深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，万博ManBetX手机版客户端性能也越来越好！
上文聚焦于源码和论文，对于各种卷积神经网络模型的实现，本文将介绍它们的 PyTorch 实现，非常有用！
以 GhostNet 为例，同样精度，速度和计算量均少于此前 SOTA 算法。GhostNet 的核心是 Ghost 模块，与普通卷积神经网络相比，在不更改输出特征图大小的情况下，其所需的参数总数和计算复杂度均已降低，而且即插即用。
以 YOLO 系列为例，YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。目前 YOLOv3 应用比较多。
以 FCN 为例，FCN 诞生于 2014 的语义分割模型先驱，主要贡献为在语义分割问题中推广使用端对端卷积神经网络，使用反卷积进行上采样。FCN 模型非常简单，里面全部是由卷积构成的，所以被称为全卷积网络，同时由于全卷积的特殊形式，因此可以接受任意大小的输入。
综上，该 GitHub 开源项目展示了近些年来主流的 9 大类卷积神经网络，总共包含了几十种具体的网络结构。其中每个网络结构都有 PyTorch 实现方式。还是很不错的。
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