为了督促自己每天都有进步，在这里记录下每天遇到的问题和学到的新知识，仅作为个人回顾使用。
候选区域
R-CNN，意思就是带区域的卷积网络，这个算法尝试选出一些区域，在这些区域上运行卷积网络分类器是有意义的。
利用segmentation得到多个分割区域，然后在这些分割区域中跑分类器来检测这个块里是否有东西。
R-CNN算法比较慢，因此衍生了许多升级算法,如Fast R-CNN，Faster R-CNN.
YOLO v1
按论文的例子来讲，yolo v1把图片分成7*7的网格，每个单元格独立作检测，作为物体中心点的划分来使用。
v1的输出是7*7*30的张量，30=2*5+20，即预测2个框（bounding box）的5个参数（x,y,w,h,score）和20个种类。
更多详细的内容可以参考这一篇blog：YOLO系列之yolo v1
YOLO v2
v2版本新增了BN层，有助于模型的收敛；尝试加入了anchor机制，后来放弃了anchor机制加入了dimension priors，具体的看这里：YOLO系列之yolo v2
YOLO v3
v3放弃了通过池化层改变张量尺寸，而是通过卷积核增大步长，因此v3没有池化层和全连接层。这篇文章其实已经写得比较清楚了：YOLO系列之yolo v3
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