对象检测模型是深度学习架构，旨在识别和定位图像或视频中的特定对象。这些模型与标准图像分类器不同，它们提供本地化预测，包括每个检测到的对象的边界框坐标、类别标签和置信度分数。对象检测模型的主要家族是两阶段检测器，例如R-CNN系列，它们通过先提议区域然后对其进行分类来优先考虑准确性；以及单阶段检测器，例如YOLO和SSD，它们通过一次性预测框和类别来实现实时速度。 AI
影响 提供了关键对象检测模型及其在计算机视觉中的应用的概述。
排序理由 文章讨论了成熟的计算机视觉模型架构和技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
- Faster R-CNN
- Fast R-CNN
- Mask R-CNN
- R-CNN
- Region proposal networks for automated bounding box detection and text segmentation
- RetinaNet
- YOLO
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