对于目标检测加分类的深度学习问题，所分的类又100多种，一张图上出现的目标约三种，大伙儿更推荐YOLOv3还是SSD呢，？
ssd
可以自己试试效果哦~这两个模型AI Studio都有开源代码~
感觉还是要两个都尝试一下
SSD比YOLOv3更晚提出，据说是采ＹＯＬＯｖ３与ｆａｓｔｅｒ ＣＮＮ之长。
都试试吧，理论上好的未必实际上好，还是得靠炼丹术
嗯，确实理论不一定和实际一样。我就体会，虽说adam优化器结合了momentum和adgrad的长处但有时不如momentum更稳定。
还有就是YoloV3的识别速度是最快的，更适合视频监控任务。
如果追求速度YOLO无疑是胜的
YOLO SSD都是几年前提出的算法了，不妨试试CenterNet, Cascade R-CNN+Deformable conv
ssd
可以自己试试效果哦~这两个模型AI Studio都有开源代码~
感觉还是要两个都尝试一下
SSD比YOLOv3更晚提出，据说是采ＹＯＬＯｖ３与ｆａｓｔｅｒ ＣＮＮ之长。
都试试吧，理论上好的未必实际上好，还是得靠炼丹术
嗯，确实理论不一定和实际一样。我就体会，虽说adam优化器结合了momentum和adgrad的长处但有时不如momentum更稳定。
还有就是YoloV3的识别速度是最快的，更适合视频监控任务。
如果追求速度YOLO无疑是胜的
YOLO SSD都是几年前提出的算法了，不妨试试CenterNet, Cascade R-CNN+Deformable conv