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目标检测论文及解读汇总

目标检测论文及解读汇总

本文结构:
0 前言
1 论文经常提及的几个知识点
2 最新论文
3 one-stage detectors
4 two-stage detectors
5 其他

0.前言

目标检测算法盘点

机器之心:从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点zhuanlan.zhihu.com图标
先上三张图直观感受一下目标检测算法在准确度(AP)和速度(speed)的对比

1.论文经常提及的几个知识点

  • 评价指标AP(mAP)
最完整的检测模型评估指标mAP计算指南(附代码)在这里!_慕课手记www.imooc.com图标https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics#create-the-ground-truth-filesgithub.com


  • 边框回归(Bounding Box Regression)
边框回归(Bounding Box Regression)详解blog.csdn.net图标
  • 非极大值抑制(non maximum suppression)
NMS--非极大值抑制 - shuzfan的专栏 - CSDN博客blog.csdn.net图标
  • OHEM(Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining)

论文地址:arxiv.org/pdf/1604.0354

论文解读:

论文笔记 OHEM: Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Miningblog.csdn.net图标OHEM算法及Caffe代码详解 - AI之路 - CSDN博客blog.csdn.net图标
  • RPN(Region Proposal Network)
RPN 解析 - lanran2的博客 - CSDN博客blog.csdn.net图标

2.最新论文

CVPR2018 目标检测(object detection)算法总览blog.csdn.net图标ECCV2018目标检测(object detection)算法总览blog.csdn.net图标

3.one-stage detectors

  • SSD(Single Shot MultiBox Detector)

论文地址:arxiv.org/pdf/1512.0232

论文解读:

我是小将:目标检测|SSD原理与实现zhuanlan.zhihu.com图标

SSD: Single Shot MultiBox Detector翻译(包括正式版和预印版)(对原文作部分理解性修改)

方良骥:SSD 系列论文总结zhuanlan.zhihu.com图标
  • YOLO(You only look once)

论文地址:

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

YOLO9000: Better, Faster, Stronger

YOLOv3: An Incremental Improvement

代码地址:

keras版本:qqwweee/keras-yolo3

论文解读:

YOLO(You Only Look Once)算法详解blog.csdn.net图标我是小将:目标检测|YOLO原理与实现zhuanlan.zhihu.com图标YOLO v2算法详解 - AI之路 - CSDN博客blog.csdn.net图标我是小将:目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com图标YOLO v3算法笔记 - AI之路 - CSDN博客blog.csdn.net图标YOLOv3: 训练自己的数据 - 点滴记录 - CSDN博客blog.csdn.net图标yolo系列之yolo v3【深度解析】blog.csdn.net图标

keras源码解读:

探索 YOLO v3 源码 - 第1篇 训练juejin.im
探索 YOLO v3 实现细节 - 第2篇 模型juejin.im
探索 YOLO v3 实现细节 - 第3篇 网络juejin.im
探索 YOLO v3 实现细节 - 第4篇 数据和y_truejuejin.im
探索 YOLO v3 实现细节 - 第5篇 Lossjuejin.im
探索 YOLO v3 实现细节 - 第6篇 预测 (完结)juejin.im
  • RetinaNet(Focal Loss for Dense Object Detection)

论文地址:arxiv.org/pdf/1708.0200

论文解读:

论文阅读: RetinaNet - Online Notes - CSDN博客blog.csdn.net图标Focal Loss - AI之路 - CSDN博客blog.csdn.net图标
  • CornerNet
陈泰红:CornerNet:目标检测算法新思路zhuanlan.zhihu.com图标https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/83032273blog.csdn.net
  • CenterNet
OLDPAN:扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读zhuanlan.zhihu.com图标


4.two-stage detectors

  • R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)

论文地址:rbgirshick/rcnn

  • Fast R-CNN

论文地址:arxiv.org/pdf/1504.0808

  • Faster R-CNN(Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks)

论文地址:arxiv.org/pdf/1506.0149

论文解读:

Object Detection and Classification using R-CNNswww.telesens.co图标白裳:一文读懂Faster RCNNzhuanlan.zhihu.com图标
  • Mask-RCNN

论文地址:arxiv.org/pdf/1703.0687

论文解读:

Mask-RCNN技术解析 - 跟随技术的脚步-linolzhang的专栏 - CSDN博客blog.csdn.net图标Mask RCNN笔记 - 生如蚁,美如神 - CSDN博客blog.csdn.net图标
  • Cascade RCNN
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80602027blog.csdn.net
  • TridentNet
Naiyan Wang:TridentNet:处理目标检测中尺度变化新思路zhuanlan.zhihu.com图标

5.其他

  • FPN(Feature Pyramid Networks for Object Detection)

论文地址:arxiv.org/pdf/1612.0314

论文解读:

FPN(feature pyramid networks)算法讲解blog.csdn.net图标
  • FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)

论文地址:arxiv.org/pdf/1411.4038

论文解读:

全卷积网络 FCN 详解 - 代码学习者coding - 博客园www.cnblogs.com图标

编辑于 07-12

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