[深度學習]Object detection物體檢測之幹貨收集分享

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作者：美圖雲視覺技術部 檢測團隊

基于深度學習的目标檢測算法綜述（一）

基于深度學習的目标檢測算法綜述（二）

基于深度學習的目标檢測算法綜述（三）

CSDN

作者：AI之路

CVPR2018 目标檢測（object detection）算法總覽

論文

近日，中國國防科技大學、芬蘭奧盧大學、澳洲悉尼大學、香港中文大學、加拿大滑鐵盧大學的研究者在 arXiv 釋出了一篇綜述論文，對用于一般目标檢測的深度學習技術進行了全面系統的總結。此外，來自首爾國立大學的 Lee hoseong 在近期開源了「deep learning object detection」GitHub 項目，正是參考該論文開發的。該項目集合了從 2013 年 11 月提出的 R-CNN 至在近期舉辦的 ECCV2018 上發表的 RFBNet 等四十多篇關于目标檢測的論文，相當全面。這些論文很多都曾發表在機器學習或人工智能頂會上，如 ICLR、NIPS、CVPR、ICCV、ECCV 等。正如圖中紅色字型标示的那樣，其中也包含了很多代表性的成果，如從 R-CNN 到 Mask R-CNN 的 R-CNN 系列、YOLO 系列、RPN、SSD、FPN 以及 RetinaNet 等。無論對剛入門的機器學習新手，還是想深入研究目标檢測的研究者，都是難得的學習、參考資源。

中文介紹：從R-CNN到RFBNet，目标檢測架構5年演進全盤點

論文位址：https://arxiv.org/abs/1809.02165

github位址：https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection#2014