计算机视觉目标检测算法总结2—

Two-Stage深度学习目标检测：准确度高、速度相对one-stage要慢
CNN网络设计规则
1. 从简到繁再到简的卷积神经网络
2. 多尺度特征融合的网络
3. 更轻量级的CNN网络
RPN网络
1. 区域推荐（anchor机制）
2. ROI Pooling
  1. 输入：特征图、rois(1*5*1*1)以及ROI参数
  2. 输出：固定尺寸的feature map
3. 分类和回归
One-stage
1. 使用CNN卷积特征
2. 直接回归物体的类别概率和位置坐标值（无region proposal）
3. 准确度低、速度相对two-stage快
5. 常见算法：YoloV1/V2/V3、SSD/DSSD等、Retina-Net等等
6. 核心组件：CNN网络、回归网络
回归网络
1. 区域回归（bounding box的置信度、位置、类别）
2. Anchor机制（SSD）

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