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模型
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实时性
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优点
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缺点
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OverFeat
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否
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早使用CNN进行特征提取
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图像滑窗，时间、空间开销大
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R-CNN
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否
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确定候选区域,CNN提取特征,SVM分类,性能比传统算法显著提G
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对每个候选区域都做特征提取，时间、空间开销大
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SPP-Net
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否
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整张图片提取特征,加快速度;SPP层,避免候选区域归一化
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空间开销大
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Fast R-CNN
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否
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同时完成定位和分类，节省空间
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候选区域选取方法计算复杂，
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Faster R-CNN
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较差
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真正完成端到端训练测试
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模型复杂,小目标检测不佳,空间量化粗幢
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R-FCN
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较差
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定位精度更G
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模型复杂，计算大
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Mask R-CNN
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较差
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实例分割准确、检测精度更G
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实例分割代价昂贵
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YOLO
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优秀
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网络简单,检测速度优异
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定位准确度低，小目标、多目标检测效果不佳
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SSD
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优秀
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网络简单，检测准确度获得G
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模型难收敛,小目标检测效果不佳
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YOLOv2 416
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优秀
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允许用户在精度和速度之间调整
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使用预训练,难迁移
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DSOD300
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较好
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不需要预训练
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检测速度
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R-SSD
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较好
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小目标检测效果较好
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模型计算复杂，检测速度一般
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