目标檢測相關的基礎知識

本篇文章希望可以總結一下常見的目标檢測基礎知識和煉丹技巧，以免在實際工作遇到問題的時候沒有辦法分析和解決

本篇部落格目錄

• 目标檢測：
• 常見trick：
• • 1.必讀paper：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
  • 2. Loss：
  • 3. Post-processing：
  • 4. yolo系列解讀：
• 方法架構：

目标檢測：

目标檢測的是一個比較複雜的視覺任務，應用範圍很廣，不同的訓練方式都會對結果有很大的影響。

常見trick：

1.必讀paper：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

文論解析通路！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

2. Loss：

Generalized Focal Loss系列; 各種IoU Loss (GIoU, DIoU, CIoU)

3. Post-processing：

Soft NMS; Fast NMS; Cluster NMS; Matrix NMS; Box Voting; Iterative Pred;

4. yolo系列解讀：

yolov3 - yolov5，yolov7

yolox

方法架構：

方法架構

史前文明：DPM; SSVM

Two-stage：R-CNN; SPP; Fast R-CNN; Faster R-CNN; FPN; Mask R-CNN; Dynamic R-CNN; PANet; HTC; Double Head; Libra R-CNN; Cascade R-CNN

One-stage：YOLO系列; SSD; RetinaNet; ATSS; RetinaFace

Anchor-Free：FCOS; ATSS

End-to-end（NMS-free）：POTO; DeFCN; PSS