CV中不同领域的模型，包括分类、定位、检测、分割等

• 粗略汇集

图像分类

图像定位

单一目标

目标检测

有两阶段和一阶段的策略 1.多目标，子窗口滑动（候选区域）+分类 2.end-end，网络+分支，分支：分类+回归（候选框） RCNN 选择性搜索（Selective Search），贪婪相邻相似度计算（相似度策略：颜色、纹理、大小、覆盖） 边框回归训练策略 SPPNet(2015)

• 优化RCNN或者Conv提取特征时候的计算，整个图像信息特征提取
• 空间金字塔池化 Fast RNN Faster RCNN SSD YOLO

IOU

覆盖度：正负样本划分、预测对错评估 AP mAP 非极大值抑制NMS（剔除附近物体预测框）

图像分割

物体边框轮廓