目标检测最新算法有哪些类型

4.YOLO9000的主要检测网络也是YOLOv2，同时使用WordTree混合来自不同资源的训练数据，并使用联合优化技术同时在ImageNet和COCO数据集上进行训练，以便利用更多的分类数据集来帮助训练检测模型。因此，YOLO9000的网络[企业解答]入侵检测的常用方法保护包括以下内容：1.基于统计的检测方法。

YOLO采取了不同的方法。作为OneStage的代表，它将目标检测视为回归问题，直接预测BBox在输出层中的位置和类别。速度极快，背景误检率低，但不适合小物体。检测精度受到影响。

深度学习已经应用于各个领域，应用场景大致分为三类：物体识别、目标检测、自然语言处理。

目标检测算法首先通过训练集学习分类器，然后对测试图像中不同尺度的窗口进行滑动和扫描整个图像；对每次扫描进行分类以确定当前窗口是否是待检测的目标。

最著名的目标检测系统包括RCNN系列、YOLO和SSD。本文将介绍RCNN，这是RCNN系列的开端。

深度学习目标检测算法中，基于锚框（Anchor）的方法主要分为一步法和两步法。