在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。
Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来它。
对于子进程的
代码如下：
本文主要参考了SSD原理与实现。
目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）：
（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；
（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡（参见Focal Loss），导致模型准确度稍低。
本文主要参考了实时目标检测：YOLO、YOLOv2以及YOLOv3以及Real-time Object Detection with YOLO, YOLOv2 and now YOLOv3。
You only look once（YOLO）是一系列用于解决实时目标检测问题的算法。在本文中，将依次介绍YOLO、YOLOv2以及YOLOv3。在YOLO的官方网站上，作者提供了一些目标检测算法的性能和速度的对比，如下图所示。
在本文中，将以下述图片为例进行算法的讲解。
本文主要参考了Faster R-CNN具体实现详解和Object Detection and Classification using R-CNNs。
在这篇文章中，将详细描述最近引入的基于深度学习的对象检测和分类方法，R-CNN（Regions with CNN features）是如何工作的。事实证明，R-CNN在检测和分类自然图像中的物体方面非常有效，其mAP远高于之前的方法。R-CNN方法在Ross Girshick等人的以下系列论文中描述。
这篇文章描述了最后一篇论文中R-CNN方法的最终版本。我首先考虑介绍该方法从第一次引入到最终版本的演变，然而事实表明这工作量太大。所以决定直接详细描述最终版本。
幸运的是，在TensorFlow，PyTorch和其他机器学习库中，网上有许多R-CNN算法的实现。本文参考了以下实现：https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn
最近看论文DensePose里面有一个概念叫做——UV纹理贴图坐标。对此我先进行了一个大概的了解。
“UV”是纹理贴图坐标的简称。它定义了图片上每个点的位置的信息。这些点与3D模型是相互联系的，以决定表面纹理贴图的位置。就好像平面的布料，剪裁制作成立体的衣服一样。UV就是将图像上每一个点精确对应到模型物体的表面。在点与点之间的间隙位置由软件进行图像光滑插值处理。这就是所谓的UV贴图。
简单的说：
