摘要： 1.SSD简介 1.1.直观理解 SSD模型与Faster R-CNN中的RPN以及YOLO v2都非常像，因为都是直接在卷积层上预测边框，都使用了anchor box，没有连接层。SSD模型感觉更像是YOLO v2的改进版，YOLO v2是在最后一层特征图上预测，而SSD是在多个不同层次的特征图上 阅读全文

摘要： 1.YOLO简介 1.1.R-CNN系列与YOLO R-CNN系列的目标检测模型，其步骤可分为两步：第一步是生成许多个region proposal，第二步是对region proposal进行分类和边框回归。也就是说R-CNN系列不仅网络结构复杂，而且把目标检测任务由分类和回归共同完成。R-CNN 阅读全文

摘要： 1.YOLO v2的改进 1.1.Batch Normalization 加入了Batch Normalization。 通过Batch Normalization可以将dropout从网络中移除了，也不怕会过拟合。 1.2.高分辨率分类器 YOLO v1：首先在224*224分辨率上训练分类网络， 阅读全文