| 模型 | 實(shí)時(shí)性 | 優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) | 
		
			| OverFeat | 否 | 使用CNN進(jìn)行特征提取 | 圖像滑窗,時(shí)間、空間開銷大 | 
		
			| R-CNN | 否 | 確定候選區(qū)域,CNN提取特征,SVM分類,性能比傳統(tǒng)算法顯著提G | 對(duì)每個(gè)候選區(qū)域都做特征提取,時(shí)間、空間開銷大 | 
		
			| SPP-Net | 否 | 整張圖片提取特征,加快速度;SPP層,避免候選區(qū)域歸一化 | 空間開銷大 | 
		
			| Fast R-CNN | 否 | 同時(shí)完成定位和分類,節(jié)省空間 | 候選區(qū)域選取方法計(jì)算復(fù)雜, | 
		
			| Faster R-CNN | 較差 | 真正完成端到端訓(xùn)練測(cè)試 | 模型復(fù)雜,小目標(biāo)檢測(cè)不佳,空間量化粗幢 | 
		
			| R-FCN | 較差 | 定位精度更G | 模型復(fù)雜,計(jì)算大 | 
		
			| Mask R-CNN | 較差 | 實(shí)例分割準(zhǔn)確、檢測(cè)精度更G | 實(shí)例分割代價(jià)昂貴 | 
		
			| YOLO | 優(yōu)秀 | 網(wǎng)絡(luò)簡單,檢測(cè)速度優(yōu)異 | 定位準(zhǔn)確度低,小目標(biāo)、多目標(biāo)檢測(cè)效果不佳 | 
		
			| SSD | 優(yōu)秀 | 網(wǎng)絡(luò)簡單,檢測(cè)準(zhǔn)確度獲得G | 模型難收斂,小目標(biāo)檢測(cè)效果不佳 | 
		
			| YOLOv2 416 | 優(yōu)秀 | 允許用戶在精度和速度之間調(diào)整 | 使用預(yù)訓(xùn)練,難遷移 | 
		
			| DSOD300 | 較好 | 不需要預(yù)訓(xùn)練 | 檢測(cè)速度 | 
		
			| R-SSD | 較好 | 小目標(biāo)檢測(cè)效果較好 | 模型計(jì)算復(fù)雜,檢測(cè)速度一般 |