目标检测目前常用的框架

1. YOLO(You Only Look Once)系列:

• YOLO是一种实时目标检测框架,以其高速度和较高精度而广受欢迎。
• 主要版本包括YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等。
• 采用单阶段检测的方式,可以实现实时目标检测。

2. Faster R-CNN:

• Faster R-CNN是基于区域提议网络(RPN)的两阶段检测框架。
• 第一阶段生成候选目标区域,第二阶段对这些区域进行分类和边界框回归。
• 精度较高,但速度相对较慢。

3. Mask R-CNN:

• Mask R-CNN在Faster R-CNN的基础上增加了实例分割的功能。
• 不仅可以检测目标位置,还可以生成目标的分割掩码。
• 在目标检测和实例分割任务上都有很好的表现。

4. SSD(Single Shot MultiBox Detector):

• SSD是另一种单阶段的目标检测框架,以其速度优势而广受关注。
• 通过在多个特征图尺度上进行预测,可以检测不同大小的目标。
• 相比Faster R-CNN,SSD的精度略有下降,但速度更快。

5. EfficientDet:

• EfficientDet是一种轻量级的目标检测框架,在精度和速度之间有很好的平衡。
• 采用了一种称为BiFPN的双向特征金字塔网络,提高了特征表达能力。
• 在移动端部署时表现出色,是一种适合边缘计算的目标检测方案。