Mobilenet vs SSD
J'ai une certaine confusion entre mobilenet et SSD. Pour autant que je sache, mobilenet est un réseau de neurones utilisé pour la classification et la reconnaissance tandis que le SSD est un cadre utilisé pour réaliser le détecteur multibox. Seule la combinaison des deux peut faire la détection d'objets. Ainsi, mobilenet peut être échangé avec resnet, création et ainsi de suite. Le SSD peut être échangé avec RCNN. Mes déclarations sont-elles correctes?
Il existe deux types de réseaux de neurones profonds ici. Réseau de base et réseau de détection. MobileNet, VGG-Net, LeNet et tous sont des réseaux de base. Le réseau de base fournit des fonctionnalités de haut niveau pour la classification ou la détection. Si vous utilisez une couche entièrement connectée à la fin de ces réseaux, vous avez une classification. Mais vous pouvez supprimer la couche entièrement connectée et la remplacer par des réseaux de détection, tels que SSD, Faster R-CNN, etc. En fait, SSD utilise la dernière couche convolutionnelle sur les réseaux de base pour la tâche de détection. MobileNet, comme les autres réseaux de base, utilise la convolution pour produire des fonctionnalités de haut niveau.
Oui. Mais il existe une version de Mobilenet appelée MobilenetSSD qui peut faire la détection de MultiObject: https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD