推荐20个以上比较好的目标检测模型

目标检测是一种计算机视觉技术，它的任务是在图像或视频中找到目标（如人、车、动物等）并标记出它们的位置。

以下是20个目标检测模型：

1. R-CNN
2. Fast R-CNN
3. Faster R-CNN
4. Mask R-CNN
5. YOLO (You Only Look Once)
6. SSD (Single Shot Detector)
7. RetinaNet
8. DSSD (Deconvolutional Single Shot Detector)
9. FPN (Feature Pyramid Network)
10. MaskScoring R-CNN
11. G-CNN (Grid R-CNN)
12. CornerNet
13. CenterNet
14. ExtremeNet
15. RepPoints
16. FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection)
17. ATSS (Adaptive Temperature Scaling for Single-stage Object Detection)
18. RefineDet
19. FreeAnchor
20. EfficientDet

这些模型都是当前在目标检测领域中较为流行的模型，各有特点。你可以根据你的具体需求来选择合适的模型。

相关问题

推荐40个以上比较好的目标检测模型

目标检测是指在图像中找到并标识出特定目标的计算机视觉任务。近年来，机器学习技术的发展使得目标检测取得了长足进步。目前有许多优秀的目标检测模型，下面是推荐的40个以上的比较好的目标检测模型：

1. R-CNN (Regions with CNN features)
2. Fast R-CNN
3. Faster R-CNN
4. Mask R-CNN
5. YOLO (You Only Look Once)
6. SSD (Single Shot MultiBox Detector)
7. RetinaNet
8. FPN (Feature Pyramid Network)
9. R-FCN (Region-based Fully Convolutional Network)
10. M2Det
11. CornerNet
12. CenterNet
13. ATSS (ATtentional Selective Search)
14. Grid R-CNN
15. TRIDENT
16. Hybrid Task Cascade
17. FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection)
18. RepPoints
19. BlazeFace
20. EfficientDet
21. DetNet
22. SOLO (Simple One-stage Object Detection)
23. FCOS-plus
24. ATSS-Retina
25. FoveaBox
26. FreeAnchor
27. FANet (Fast Attentive Network)
28. Guided Anchoring
29. Libra R-CNN
30. AAAI
31. Double-Head R-CNN
32. PointRend
33. CondInst (Conditional Instance Segmentation)
34. Sparse R-CNN
35. PointPillars
36. PolarMask
37. TensorMask
38. AdaptIS
39. SA-FastRCNN
40. CSP (Cascade R-CNN with Spatial Pyramids)

这些模型都在目标检测领域取得了优秀的成绩，具体应用取决于你的具体需求。

给我推荐20个比较流行的目标检测算法模型

您好，目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究领域。在近几年，已经有许多成功的目标检测算法模型问世，以下是推荐的20个比较流行的目标检测算法模型：

1. R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)
2. Fast R-CNN
3. Faster R-CNN
4. Mask R-CNN
5. YOLO (You Only Look Once)
6. SSD (Single Shot MultiBox Detector)
7. RetinaNet
8. DSSD (Deconvolutional Single Shot Detector)
9. YOLOv2
10. YOLOv3
11. FPN (Feature Pyramid Network)
12. Mask R-CNN with FPN
13. R-FCN (Region-based Fully Convolutional Network)
14. G-RMI (Gradient Resonance Matching Improvement)
15. IoU-Net
16. FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection)
17. CenterNet
18. EfficientDet
19. ATSS (Anchor-Free Temporal Shift Module)
20. Cascade R-CNN