深度学习目标检测性能比较

深度学习目标检测性能比较

算法	基础网络	图像大小	mAP50 (VOC07+12)	mAP50（COCO）	FPS(Titan X)
SSD300	VGG-16	300*300	74.3	41.2	46
SSD300*	VGG-16	300*300	77.2	43.1	46
SSD321	Residual-101	321*321	77.1	45.4	11.2
DSSD321	Residual-101	321*321	78.6	46.1	9.5
SSD512	VGG-16	512*512	76.8	46.5	19
SSD512*	VGG-16	512*512	79.8	48.5	19
SSD513	Residual-101	513*513	80.6	50.4	6.8
DSSD513	Residual-101	513*513	81.5	53.3	5.5
YOLO	24层卷积	448*448	63.4	——	45
Fast YOLO	9层卷积	448*448	52.7	——	155
YOLOv2	Darknet-19	416*416	76.8	44.0	67
YOLOv3	Darknet-53	416*416	——	55.3	34
Faster R-CNN	VGG-16	~1000*600	73.2	42.7	7
Faster R-CNN	Residual-101	~1000*600	76.4	45.3	2.4
R-FCN	Residual-101	~1000*600	80.5	51.9	9

数据来源：SSD、DSSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3论文