yolov3-tiny和ssd的区别

Yolov3-tiny和SSD（Single Shot MultiBox Detector）都是目标检测算法，但它们在设计思路和算法实现上有一些区别。

1. 网络结构：

Yolov3-tiny采用了轻量级的Darknet-19网络结构，只有19层，因此模型非常轻量级，适合在嵌入式设备上运行。而SSD则采用了更加复杂的VGG16网络结构，拥有更多的卷积层和参数，因此模型相对较大。

2. 检测精度：

Yolov3-tiny在速度上具有优势，但是在检测精度上相对较低，特别是对于小目标的检测效果不太理想。而SSD在检测精度上相对较高，特别是对于小目标的检测效果比较好。

3. 检测速度：

Yolov3-tiny在速度上比SSD快，因为它采用了anchor-free的方式，避免了anchor的计算，同时也减少了检测过程中的计算量。

总的来说，Yolov3-tiny适合在嵌入式设备上进行实时目标检测，而SSD适合在需要更高检测精度的场景中使用。