对象检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在识别和定位图像或视频中的对象。以下是一些流行的对象检测算法：

  • R-CNN (Regions with CNN features): 该算法通过滑动窗口提取图像中的候选区域，然后使用卷积神经网络提取特征，最后通过SVM进行分类。
  • Fast R-CNN: Fast R-CNN在R-CNN的基础上进行了改进，引入了区域提议网络（RPN）来减少候选区域的数量，从而提高检测速度。
  • Faster R-CNN: Faster R-CNN进一步优化了R-CNN和Fast R-CNN，通过引入区域提议网络（RPN）和深度学习技术，实现了更快的检测速度。
  • SSD (Single Shot MultiBox Detector): SSD是一个单次检测器，它使用单个卷积神经网络来同时进行对象检测和边界框回归。
  • YOLO (You Only Look Once): YOLO是一种基于深度学习的实时对象检测算法，它将对象检测视为回归问题，通过预测边界框和类别概率来实现。

Faster R-CNN架构图

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