一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2
## 1 引言
深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。上文我们对物体识别领域的技术方案，也就是CNN进行了详细的分析，对LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。
目标检测可以
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ResNet论文复现
ResNet论文笔记
一、论文简介先从Kaiming He的那篇paper说起吧，paper主要解决的还是神经网络的深度和准确率之间的关系，当神经网络的层数增加，出现了degradation，trainging error和test error都会增加，针对这种退化问题，作者提出了Residual.
MXNet 作者李沐：用深度学习做图像分类，教程+代码
深度学习推动计算机视觉、自然语言处理等诸多领域的快速发展。在AI大热和人才奇缺的今天，掌握深度学习成为进入AI领域研究和应用的必备技能。来自亚马逊主任科学家李沐将以计算机视觉的经典问题——图像分类为例，手把手地教导大家从0到1搭建深度神经网络模型。