ssd与faster r-cnn的参数量params大小

SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）都是目标检测领域中流行的深度学习模型。

Faster R-CNN是一个两阶段的目标检测框架，它首先使用RPN（Region Proposal Network）生成候选区域，然后对每个区域进行分类和边界框回归。这个结构包含两个重要的部分：卷积神经网络用于特征提取（如VGG、ResNet等），以及RPN和RoI池化层进行后续处理。由于需要经过两次前向传播，参数量相对较大，通常有数千万到上亿个参数。

相比之下，SSD是一种单阶段目标检测模型，它直接在图像上预测出类别和位置信息，减少了中间环节。SSD使用了多尺度的特征图（Feature Maps）来进行目标检测，并且设计了一些技巧来共享计算，比如多尺度anchor boxes。这使得SSD在保持高精度的同时，参数量相比Faster R-CNN有所减少，一般会少于一亿参数。

总的来说，虽然Faster R-CNN在某些方面性能更优，但由于其复杂架构和更多的参数，训练和推理速度可能会较慢；而SSD以其更高效的参数利用和实时性能而受到青睐。当然，具体的参数量还需要看实际使用的模型版本和配置。