目标检测模型SOTA
SOTA（State-of-the-Art）是指当前最先进的技术或模型。在目标检测领域，常用的SOTA模型包括以下几种：
-
Faster R-CNN：Faster R-CNN是一种基于区域提取的目标检测模型，其基本思路是利用区域建议网络（Region Proposal Network，RPN）提取候选框，并对这些框进行分类和回归。
-
Mask R-CNN：Mask R-CNN是Faster R-CNN的扩展版本，它不仅可以检测物体，还可以生成物体的分割掩模。
-
YOLOv4：YOLOv4是一种基于单阶段检测的目标检测模型，它具有高速、高精度和高鲁棒性等优点。
-
EfficientDet：EfficientDet是一种基于EfficientNet网络结构的目标检测模型，它在目标检测领域取得了最好的性能。
-
RetinaNet：RetinaNet是一种基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）的目标检测模型，它通过解决类别不平衡问题来提高检测性能。
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/qJA 著作权归作者所有。请勿转载和采集!