CNN、RCNN、YOLO、Alexnet、VGG、SSD。。。之间的关系_vgg和yolo区别

初入深度学习之前，就对CNN、VGG、YOLO这几个大佬有所耳闻，听说在图像这块表现都挺优秀，本事挺大。正好最近要开始做图像，就打算去一一拜访下这些大佬。

首先拜访的就是CNN。看了一遍之后感觉像是打王者一样，就是一技能（卷积+激励），二技能（池化），放大招（全连接），再加点其他装备，就把对手的血（图像特征）打掉的差不多了。但是大招养成的时间太慢，全程都是在循环复用一技能和二技能，最后用了下大招就把塔给推了，听牛的。。。具体细节看这里（【 深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html）

后来，就拜访了下VGG，听说是弟兄俩，大的叫VGG16,小的叫VGG19,兄弟俩感情好，16把本事传给了19之后，又给送了他其他装备，现在比老大的本事还强了。细节在这里快速理解卷积神经网络VGG16/VGG19，以及每个模块的作用及意义https://blog.csdn.net/qq_19329785/article/details/84504722。更详细的在这深度学习、图像分类入门，从VGG16卷积神经网络开始  https://blog.csdn.net/errors_in_life/article/details/65950699

VGG16模型理解 - gbyy42299的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/78969261

最后，回答题目问题，链接为https://www.zhihu.com/question/67490422

这篇博客写的太懒了，都是人家的东西，重感冒几天了现在又恶心呕吐，刚吐完回来，感觉要shi了，就这样结尾吧，抱歉！