目标检测任务中SSD、RetinaNet、YOLO v1算法的简要介绍

上一篇文章介绍了目标检测任务中one stage方法的三个代表：SSD、RetinaNet、YOLO v1，本节继续总结YOLO v2的特点和改进细节

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python输出函数print、转义字符与原字符、二进制与字符编码、标识符和保留字、变量、数据类型、类型转换、python中的注释、input函数、运算符、运算符优先级

深度学习中的目标检测任务，分为三节：本节为01，介绍RCNN系列的三个网络架构（two stage目标检测），02将介绍SSD系列（one stage 目标检测），03还没想好

目标检测任务中SSD、RetinaNet、YOLO v1算法的简要介绍

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CocoMetric的类，用于评估目标检测和实例分割模型的性能，其评估指标与 COCO 数据集常用的评估指标一致。

在一个终端中运行 Python 程序并修改了该程序，那么这些更改不会立即影响已经在另一个终端中运行的程序实例。原因：当在第一个终端中运行 Python 程序时，操作系统将创建一个来运行该程序。这个进程，并且与其他进程完全隔离。因此，如果您在另一个终端中修改程序或文件，这些更改只会影响到后续启动的新进程，而不会影响已经在第一个终端中运行的进程。注意：如果在第一个终端中使用了某些共享资源（例如文件、数