目标检测资料
目标检测入门,看这篇就够了 (总结了各个方法的主要流程、相比之前方法的改进和优缺点,R-CNN系列讲解的很不错,YOLO和SSD讲解的不好)
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一文读懂Faster RCNN (讲解非常详细)
Mask R-CNN 论文详解 - 知乎 (zhihu.com)
SSD目标检测 (知乎 白裳)
【精读AI论文】YOLO V3目标检测(附YOLOV3代码复现)bilibili
R-CNN series extract region proposals using selective search or RPN in the first stage and classify the objects in these potential regions in the second stage.
从YOLO的三代变革中可以看到,在目标检测领域比较好的策略包含:
- 设置先验框
- 采用全卷积做预测
- 采用残差网络
- 采用多尺度特征图做预测
AP50高,说明模型的定位能力有了;AP95低,说明模型的定位能力还不够精准。
R-CNN
fast R-CNN
backbone: vgg16
faster R-CNN
backbone: vgg16
YOLO-v1
backbone: GoogleNet
SSD
FPN
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分类:
Deep Learning
标签:
目标检测
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