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FastRCNN论文Weidong_of_seu的博客10-162105RCNN首次将CNN引入了目标识别中，但其存在诸多问题。如将训练分成了多阶段，训练过程中耗费了大量的时间和空间以及...
在该论文中，我们展示了一种算法更改-使用深度卷积神经网络来计算proposals，与检测网络的计算做对比，该proposal计算就接近与0了。最后，介绍了创新的区域推荐网络（RPNs），与最先进的检测网络[1]SPPnet、[2]FastRCNN共享卷积层。
YOLOv5的实现是在PyTorch中完成的，与之前基于DarkNet框架的开发形成了鲜明的对比。这使得该模型的理解、训练和部署变得更加容易（目前暂时没有使用YOLO-v5的论文发表）。以我的理解来看，在架构上，它和YOLO-v4很相似。
FastRCNN论文Weidong_of_seu的博客10-162105RCNN首次将CNN引入了目标识别中，但其存在诸多问题。如将训练分成了多阶段，训练过程中耗费了大量的时间和空间以及...
在该论文中，我们展示了一种算法更改-使用深度卷积神经网络来计算proposals，与检测网络的计算做对比，该proposal计算就接近与0了。最后，介绍了创新的区域推荐网络（RPNs），与最先进的检测网络[1]SPPnet、[2]FastRCNN共享卷积层。
YOLOv5的实现是在PyTorch中完成的，与之前基于DarkNet框架的开发形成了鲜明的对比。这使得该模型的理解、训练和部署变得更加容易（目前暂时没有使用YOLO-v5的论文发表）。以我的理解来看，在架构上，它和YOLO-v4很相似。
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