Resnet 50和yolo或rcnn有什么区别？
What is the difference between Resnet 50 and yolo or rcnn?
作为深度学习的新手，我正在努力理解不同的最先进算法及其用途之间的区别。比如 resnet 或 vgg 与 yolo 或 rcnn 系列有何不同。它们是这些检测模型的子组件吗？ SSD 也是像 yolo 或 rcnn 这样的另一个家族吗？
ResNet 是一个神经网络家族（使用残差函数）。很多神经网络使用ResNet架构，例如：
- ResNet18、ResNet50
- 宽 ResNet50
- ResNeSt
- 还有更多...
它通常用作图像分类、对象检测、对象分割等的 backbone（也称为编码器或特征提取器）。
还有其他网络系列，如 VGG、EfficientNets 等...
FasterRCNN/RCN，YOLO和SSD更像是物体检测的“管道”。例如，FasterRCNN 使用 backbone 进行特征提取（如 ResNet50）和称为 RPN（区域提议网络）的第二个网络。
看看这个 article，它展示了最常见的对象检测“管道”。
作为深度学习的新手，我正在努力理解不同的最先进算法及其用途之间的区别。比如 resnet 或 vgg 与 yolo 或 rcnn 系列有何不同。它们是这些检测模型的子组件吗？ SSD 也是像 yolo 或 rcnn 这样的另一个家族吗？
ResNet 是一个神经网络家族（使用残差函数）。很多神经网络使用ResNet架构，例如：
- ResNet18、ResNet50
- 宽 ResNet50
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它通常用作图像分类、对象检测、对象分割等的 backbone（也称为编码器或特征提取器）。 还有其他网络系列，如 VGG、EfficientNets 等...
FasterRCNN/RCN，YOLO和SSD更像是物体检测的“管道”。例如，FasterRCNN 使用 backbone 进行特征提取（如 ResNet50）和称为 RPN（区域提议网络）的第二个网络。 看看这个 article，它展示了最常见的对象检测“管道”。