作为深度学习的新手，我很难理解不同最先进算法之间的区别及其用途。比如，ResNet或VGG与YOLO或RCNN家族有何不同？它们是这些检测模型的子组件吗？SSD是否是像YOLO或RCNN那样的另一类家族？
回答：
ResNet是一类神经网络（使用残差函数）。很多神经网络都采用了ResNet架构，例如：
- ResNet18, ResNet50
- Wide ResNet50
- ResNeSt
- 还有更多…
它常被用作图像分类、对象检测、对象分割等任务的基础架构（也称为编码器或特征提取器）。还有其他类似的网络家族，如VGG、EfficientNets等…
FasterRCNN/RCNN、YOLO和SSD更像是对象检测的“管道”。例如，FasterRCNN使用一个基础架构进行特征提取（如ResNet50），以及另一个称为RPN（区域建议网络）的网络。请查看这篇文章，它介绍了最常见的对象检测“管道”。
