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awesome-object-detection学习资料汇总 - 目标检测模型大全

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awesome-object-detection学习资料汇总 - 目标检测模型大全

目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,近年来随着深度学习的发展,目标检测算法取得了巨大的进步。本文整理了目标检测领域的经典算法和最新进展,包括论文、代码实现、教程等资源,希望能为研究者和工程师提供便利。

R-CNN系列

R-CNN系列是目标检测的开山之作,包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等里程碑式的工作。

  1. R-CNN

论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

代码:https://github.com/rbgirshick/rcnn

  1. Fast R-CNN

论文:Fast R-CNN

代码:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn

  1. Faster R-CNN

论文:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

代码:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn

  1. Mask R-CNN

论文:Mask R-CNN

代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN

YOLO系列

YOLO系列以其极快的检测速度而闻名,是实时目标检测的代表作。

  1. YOLOv1

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

代码:https://pjreddie.com/darknet/yolov1/

YOLOv1

  1. YOLOv2

论文:YOLO9000: Better, Faster, Stronger

代码:https://pjreddie.com/darknet/yolov2/

  1. YOLOv3

论文:YOLOv3: An Incremental Improvement

代码:https://pjreddie.com/darknet/yolo/

SSD

SSD是另一个广受欢迎的单阶段检测器,兼顾了速度和精度。

论文:SSD: Single Shot MultiBox Detector

代码:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

SSD

其他经典模型

  • SPP-Net
  • RetinaNet
  • FPN
  • DSSD
  • RFBNet
  • M2Det
  • CornerNet

学习资源

  1. 目标检测综述论文:
  1. 代码实现:
  1. 数据集:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Open Images
  • KITTI
  1. 教程:

目标检测是一个快速发展的领域,新的算法和模型层出不穷。本文整理的资料可以帮助读者快速入门,了解目标检测的发展脉络。对于最新的进展,可以关注CVPR、ICCV等顶级会议。希望这些资源对大家的学习和研究有所帮助!

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