乾貨 | 深度學習時代的目標檢測算法

AI 科技評論按：本文做者 Ronald，首發於做者的知乎專欄「煉丹師備忘錄」，AI 科技評論獲其受權轉發。算法 目前目標檢測領域的深度學習方法主要分爲兩類：two stage 的目標檢測算法；one stage 的目標檢測算法。前者是先由算法生成一系列做爲樣本的候選框，再經過卷積神經網絡進行樣本分類；後者則不用產生候選框，直接將目標邊框定位的問題轉化爲迴歸問題處理。正是因爲兩種方法的差別，在性能

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