目标检测主要有两种实现，一是faster-rcnn为代表的proposal two-stage 系列，二是以YOLO为代表的one-stage 的回归网络. 主要区

coursera deeplearning.ai目标检测课后实践，构建一个简化版单目标yolo目标检测并添加前景对象分割分支 网络结构 MASK-Rcnn主要是

对卷积神经网络而言，提升网络的深度与宽度能够显著提升网络的性能，但是网络越大意味着参数量的增加，会使网络更加容易过拟合。同时，增加网络的大小

主要贡献 提出 RPN 网络, 将region proposal 和目标检测统一到一个卷积网络中 anchor 的使用 网络结构 faster rcnn 检测流程如上图所示: 图像经过卷积层提取 feature maps 然后在RPN

SSD发表在2016ECCV, 是one-stage目标检测算法中经典的框架之一. 其精度优于yolo-v1, 在yolo-v2之后被超越. SSD 具有

主要贡献 RCNN, SPPnet的训练是 multi-stage的, 需要每一步训练一个模型. faste rcnn 通过 multi-task loss 将分类与边框回归融合到网络中, 前两者为训练SVM

GRU(Gated Recurrent Unit)即门控循环单元，是LSTM的变体. GRU保留了LSTM对梯度消失问题的抗力，但内部更简单. LSTM有：输入门，遗忘门，输出门，

在 RCNN 中说到, RCNN存在的一个问题是需要将region proposal进行warp到固定尺寸,这会带来失真等影响. 这是由于具有全连接的CNN

Rcnn 作为使用CNN进行目标检测的开山之作, 之后，在其基础上延展出了fast rcnn, faster rcnn, mask rcnn, 等等, 都是在针对前人的问题不断改进, 本文对rcnn 进行小结

对于主流的 one-stage(Faster r-cnn…) 或者是 tow-stage(SSD, YOLO…)的目标检测算法, 大多都采用了 anchor/prior box机制. Anchor-box 的意义 在yolo-v1 中, 每个grid 输出两个b