目标检测网络模型种类

目标检测是一种计算机视觉任务，其目标是识别和定位图像或视频中的对象。为了实现目标检测，研究人员开发了多种网络模型，这些模型可以大致分为两类：单阶段（single-stage）模型和两阶段（two-stage）模型。以下是一些主要的目标检测网络模型：

两阶段模型（Two-Stage Models）

两阶段模型首先生成候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和回归以确定对象类别和精确位置。这类模型通常具有较高的检测精度。

1. R-CNN（Region-CNN）：

   • 原始R-CNN：通过选择性搜索（Selective Search）生成候选区域，然后使用卷积神经网络提取特征，并用支持向量机（SVM）进行分类。
   • Fast R-CNN：改进了R-CNN，将特征提取和分类整合到同一个网络中，使用ROI Pooling层加速处理。
   • Faster R-CNN：进一步改进，通过引入区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）来生成候选区域，大大提高了速度。

2. Mask R-CNN：在Faster R-CNN的基础上增加了一个分支，用于进行对象的语义分割（Segmentation），同时实现目标检测和分割。

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