YOLO系列：YOLO v1-v5（YOLO 11不一定比YOLO 8好，因为过拟合和欠拟合方面的原因，模型选择应遵循简单有效原则，避免过拟合，不同数据集适合不同的模型，没有绝对的“最好”模型）经典发展线：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、 Faster R-CNN。：(Xmin, Ymin, W, H)，其中x,y,w,h均不是归一化后的数值，分别代表左上角坐标和宽、高。：(x,

图像分割：预测目标的轮廓。将不同的像素划分到不同的类别，非常细粒度的分类。

分为强类型语言和弱类型语言强类型语言：Javaint num=10;弱类型语言：JS、Scalavar x=111;val f=58;var定义变量；val定义常量//使用val定义的变量值是不可变的，相当于java里用final修饰的变量val i = 1//使用var定义的变量是可变的，在Scala中鼓励使用val//Scala编译器会自动推断变量的类型，必要的时候可以指定类型//变量名在前，

YOLO系列：YOLO v1-v5（YOLO 11不一定比YOLO 8好，因为过拟合和欠拟合方面的原因，模型选择应遵循简单有效原则，避免过拟合，不同数据集适合不同的模型，没有绝对的“最好”模型）经典发展线：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、 Faster R-CNN。：(Xmin, Ymin, W, H)，其中x,y,w,h均不是归一化后的数值，分别代表左上角坐标和宽、高。：(x,

这里使用的反向传播（误差反传）输出层——各隐藏层——输入层。

经典的one-stage方法You Only Look Once，名字就已经说明了一切！把检测问题转化成回归问题，一个CNN就搞定了！可以对视频进行实时检测，应用领域非常广！（其中Reshape中30是5+5+20）10 =(X,Y,H,W,C)*B（2个）（其中C是置信度）当前数据集中有20个类别7*7表示最终网格的大小。

这里使用的反向传播（误差反传）输出层——各隐藏层——输入层。