どのTensorflowオブジェクト検出モデルが衛星画像に最も適していますか？

Question

私は、衛星画像を持っているデータセットを持っています。したがって、データセットは、オブジェクト検出に使用される通常の画像データセットとはまったく異なります。私はssd_mobilenet_v1_petsモデルを訓練しましたが、訓練されたモデルは本当に悪い結果を出します。

それはssd_mobilenet_v1_petsは、衛星画像のための良い候補ではないことを意味するのでしょうか？私の場合、TFオブジェクトの検出で利用可能な他のすべてのモデルのどれが優れたパフォーマーになるでしょうか？

Answer 1

モデルの最適な選択は、正確な要件と展開環境によって異なります。 SSD Mobilenet（および他のSSDモデル）は推論を非常に迅速に実行しますが、精度は低くなります。これらは、高速/リアルタイムの推論が望ましい状況、または計算能力が限られている状況（すなわち、携帯電話やIoT）に適しています。対照的に、より高速なRCNNまたはRFCNモデルは、より正確な結果をもたらすが、より遅く実行する。

高速RCNN Resnet 101モデルを試すことを検討してください。詳細については、model zooまたはthis paperをオブジェクト検出アーキテクチャの速度精度のトレードオフで確認してください。