DL
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Algorithm
SSD
全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，是主要的检测框架之一，相比Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO又有明显的mAP优势。
R-CNN
经典目标检测算法，由Ross Girshick在CVPR 2014提出，获得了当时VOC2007，VOC2010等目标检测任务最优的成绩。
YOLO
目标检测：single-shot detctors, two-stage detectors。前者侧重速度，后者侧重精度（训练时间长）。Yolo属于前者。
FCN
全卷积神经网络（FCN），是一种特殊的卷积神经网络（CNN）, 最早出现于2015年的一篇“Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation”论文, 和传统的CNN不同，FCN使用卷积层来代替CNN中的全连接（FC）层，使得整个网络结构中的分层全部为卷积层。
U-Net
U-Net网络非常简单，前半部分（左边）作用是特征提取，后半部分（右边）是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做Encoder-Decoder结构。因为此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-Net。
DeepLab-v3
DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络
SDS实例分割算法,SDS(Simultaneous detection and segmentation)
CFM实例分割算法
Mask RCNN实例分割算法
SegFormer算法
PaddleSeg的语义分割
MaskFormer算法
Swin-transformer算法
实例分割综述总结综合整理版
Panoptic SegFormer：全景分割第一名！
基于图像分类网络VGG实现中草药识别
使用VGG16模型测试图片识别，基于CNN卷积神经网络