物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO 动手学深度学习v2 pytorch
Posted AI架构师易筋
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1. 物体检测算法：R-CNN
Region-CNN 区域卷积神经网络
2. SSD Single shot detection 单发多框检测
3. YOLO - you only look once
you only live once --> you only look once
center_net 非锚框 物体检测
4. Q&A
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- 测试数据增强做平均，一般是概率做平均，在softmax上做平均。
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- ROI会把图片压变形。
参考
https://www.bilibili.com/video/BV1Db4y1C71g/?spm_id_from=trigger_reload
以上是关于物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO 动手学深度学习v2 pytorch的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
检测算法简介及其原理——fast R-CNN，faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3
R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3
R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO：目标检测算法总结
深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络