目標檢測之Light-Head R-CNN

Face++ 2017年的作品。主要基於RFCN的改進，基於2種基礎框架backbone得出2種模型。以ResNet101爲基礎網絡的大模型，具有比faster RCNN更高的精度，以類似Xception爲基礎網絡的小模型，比SSD，YOLO更快。 類似Xception的網絡結構如下圖所示。 下圖分析了faster RCNN，RFCN，Light-Head R-CNN，三個檢測框架的區別。 三個框

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