目标检测算法-yolo3-pytorch-master.zip

YOLO v3网络优点 相比于YOLO v2网络，在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力 。

目标检测算法-SSD.zip

SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一个one stage的检测算法。它可以认为是 Faster RCNN 和 YOLO 的结合：采用了基于回归的模式(类似于YOLO)，在一个网络中直接回归出物体的类别和位置，因此检测速度很快。同时也利用了基于区域的概念(类似于Faster RCNN)，在检测的过程中，使用了许多候选区域作为ROI。

目标检测算法-mobilenet-yolov4-tf2-main.zip

YOLOv4是2020年Alexey Bochkovskiy等人发表在CVPR上的一篇文章，并不是Darknet的原始作者Joseph Redmon发表的，但这个工作已经被Joseph Redmon大佬认可了。

目标检测算法-mask-rcnn-keras-master.zip

Mask-RCNN 是何凯明大神继Faster-RCNN后的又一力作，集成了物体检测和实例分割两大功能，并且在性能上上也超过了Faster-RCNN。

目标检测算法-faster-rcnn-pytorch-master.zip

Fast R-CNN虽然提出了ROI Pooling的特征提取方式，很好地解决了传统R-CNN中将Region Proposal区域分别输入CNN网络中的弊端。但是！！！始终都是用的传统Selective Search搜索方式确定Region Proposal，训练和测试时消耗了大量时间在RP搜索上。而Faster R-CNN突破性地使用了RPN网络直接提取出RP，并将其融入进整体网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。

目标检测算法-yolov5.zip

2020年6月25日，Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本，其性能与YOLO V4不相伯仲，同样也是现今最先进的对象检测技术，并在推理速度上是目前最强，yolov5按大小分为四个模型yolov5s、yolov5m、yolov5l、yolov5x。