FasterRCNN和yolov5训练飞机目标识别的项目
一类是two-stage，two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（region proposals），然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN，Mask R-CNN家族。他们识别错误率低，漏识别率也较低，但速度较慢，不能满足实时检测场景。
另一类方式称为one-stage检测算法，其不需要region proposal阶段，直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度，比较典型的算法如YOLOv5，SSD，RetinaNet等。
FasterRCNN和yolov5可以说是目前最先进的两类算法，本次将使用FasterRCNN和yolov5训练飞机目标识别的项目
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