YOLO系列

Faster RCNN 算法流程 一、将图像输入网络得到相应的特征图二、使用RPN结构生成候选框，将RPN生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵 三、ROI Pooling层 四、分类和回归。

Fast RCNN的算法流程：1.SS候选区域2.候选框映射到特征图上形成特征矩阵3.ROI Pooling层缩放4.softmax分类+回归器修正。

RCNN是利用深度学习进行目标检测的开山之作。 算法流程：1.SS生成候选区域2.深度网络特征图提取3.SVM分类4.回归修正候选框。

1.PASCAL VOC2012数据集和MS COCO数据集。2.目标检测中各种评价指标，有TP、FP、FN、TN、AP、Precision、Recall、confidence、mAP。