众所周知，用于目标检测的 nVidia DetectNet - CNN（卷积神经网络）基于 Yolo/DenseBox 的方法：https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-object-detection-digits/ https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-object-detection-digits/
DetectNet 是流行的 GoogLeNet 网络的扩展。这
扩展与中采用的方法类似Yolo 和 DenseBox文件。
如图所示，DetectNet 可以检测任意旋转的物体（汽车）：https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/detectnet-deep-neural-network-object-detection-digits/ https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/detectnet-deep-neural-network-object-detection-digits/
现代 CNN（卷积神经网络）作为 DetectNet 旋转不变吗？
我可以在具有相同物体旋转角度的数千张不同图像上训练 DetectNet，以检测任何旋转角度的物体吗？
那么基于 DetectNet 的 Yolo、Yolo v2、DenseBox 的旋转不变式又如何呢？
No
在分类问题中，CNN 不是旋转不变的。您需要在训练集中包含每一次可能的旋转图像。
您可以训练 CNN 将图像分类为预定义的类别（如果您想像示例中那样检测图像中的多个对象，则需要使用分类器扫描图像的每个位置）。
然而，这是一个对象检测问题，而不仅仅是一个分类问题。
在目标检测问题中，可以使用滑动窗口方法，但效率极低。相反，简单的 CNN 其他架构都是最先进的。例如：
- 更快的 RCNN：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf
- 优乐网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ https://pjreddie.com/darknet/yolo/
- SSD: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf
这些架构可以检测图像中任何位置的对象，但您还必须在训练集中包含具有不同旋转的样本（并且训练集必须使用边界框进行标记，这非常耗时）。
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