目标检测相关的基础知识

本篇文章希望可以总结一下常见的目标检测基础知识和炼丹技巧，以免在实际工作遇到问题的时候没有办法分析和解决

本篇博客目录

• 目标检测：
• 常见trick：
• • 1.必读paper：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
  • 2. Loss：
  • 3. Post-processing：
  • 4. yolo系列解读：
• 方法框架：

目标检测：

目标检测的是一个比较复杂的视觉任务，应用范围很广，不同的训练方式都会对结果有很大的影响。

常见trick：

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

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2. Loss：

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

3. Post-processing：

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

4. yolo系列解读：

yolov3 - yolov5，yolov7

yolox

方法框架：

方法框架

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