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一、引言1、旋转目标检测检测就是将具有旋转方向的目标检测出来，也就是需要检测目标的中心点、长宽、角度。在俯视图的目标检测中比较常见，如遥感图像目标检测、航拍图像目标检测等。(见下图旋转目标检测，图源论文RoI Transformer )2、旋转目标检测算法，目前多阶段里面性能较好的是RoI Transformer这个算法，本篇博客将详细分析此算法。论文《Learning RoI Transformer for Oriented Object Detection in Aerial Images》开

目标检测性能不好的原因有很多，这里简要分析一下常见的情况。1、很多人总说喜欢拿过拟合说事，那么过拟合是什么情况？按照我的理解，过拟合就在train上很高，在test上很低。严谨一点来说就是train的loss一直降低，test的loss是先降低后提升。为什么是test loss降低的过程代表是模型训练拟合的过程，test loss提升的过程表示模型过拟合训练集，严重偏好训练集的数据。2、目标检测的过拟合其实没有降点那么多。(1)目标检测模型，到最后都会过拟合，但是这种过拟合在test上面一般不会降点

目标检测有哪些算法单阶段、多阶段分类损失函数有哪些、回归损失函数最近看的一篇论文平时怎么安排工作手写NMS

随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet，还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN、Faster RCNN、Cascade RCNN等）。下面主要介绍单阶段的目标检测方法(SSD、YOLO系列、RetinaNet等)和多阶段目标检测方法(RCNN系列)。一、单阶段1、SSD2、YOLO13、YOLO24、YOLO35、YOLO46、RetinaNet二、多阶段