目标检测常见模型

难点在于输出层目标的个数不是确定的。如果讲图片切分成不同的小的部分，目标则可能会出现在不同的区域中，计算上吃不消。以下算法可以解决这一问题

R-CNN(Regions with CNN features)

1. 通过selective research将图像分为2000左右个region proposals；
2. 将所有的region proposals作为CNN的输入，输出区域特征；
3. 将区域特征输入SVM分类器进行分类。

问题：

1. 计算量还是很大；
2. 不能实时计算；
3. region proposal生成算法是固定的，可能效果不是很好。

Fast R-CNN

直接对整个图片进行卷积、池化等操作，而不是将其分为若干个region proposals作为输入。是可以用作实时目标检测的。

YOLO

他讲的不是很详细，没看懂。但是知道它很快