| 论文 | 备注 | time(ms) | mAP(%) |
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| Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation | 利用CNN结果物体检测问题利用迁移学习思想缓解标注数据过少的问题 | 13000 | VOC 2012: 53.3 |
| Fast R-CNN | 结合RCNN和SPPnet的改进版本实现detection流程端对端一体化训练 | 1830 | VOC 2012: 65.7 |
| Faster R-CNN | 本文的主旨是将生成proposal的过程也使用神经网络处理共享了classification的中间卷积结果，大大减少了proposal过程的用时 | 198 | VOC 2012: 67.0 |