two-stage
參考資料
按照stage可以分為
two-stage
谷歌在speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors中將目標檢測模型分為了三種元結構faster r-cnn，r-fcn和ssd
網上文章漫天飛
refinenet大致上是ssd演算法和rpn網路、fpn演算法的結合
refinenet: multi-path refinement networks or high-resolution semantic segmentation
網上文章漫天飛
其實sppnet也可以看一看的。
spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition
網上關於rcnn系列的文章也挺多的。如果時間緊的化，rcnn系列可以直接看faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposal networks
下面說些其他有趣的**和模型。
fcn(fully convolutional networks)是用於語義分割的模型，文中提出的用於上取樣的轉置卷積（反卷積）應用挺廣泛的。
全卷積網路 fcn 詳解
fully convolutional networks for semantic segmentation
fpn(feature pyramid network)利用上取樣構建新型的特徵金字塔。
feature pyramid networks for object detection
dcn(deformable convolutional networks)的卷積域可以變形，不再是傳統的方正形狀
deformable convolutional networks
用於例項分割（目標檢測+語義分割）。在faster rcnn的基礎上新增了一支路**mask，改進了pool成roialign
mask r-cnn
r-fcn(region-based fully convolutional networks)結合位置敏感得分圖，將rcnn系列中用於最後**的子網路頭部共享了
r-fcn: object detection via region-based fully convolutional networks
light-head r-cnn將r-fcn進一步改進，將子網路頭部壓縮到很薄。
light-head r-cnn: in defense of two-stage object detector
將細粒度分類(fine-grained classification)與r-fcn相結合。
r-fcn-3000 at 30fps: decoupling detection and classification
基於深度學習的【目標檢測】演算法綜述說的比較生動活潑些
目標檢測 (detection) 演算法綜述將各個模型點評
乾貨 | 基於深度學習的目標檢測演算法綜述（一）是美圖技術關於two/one stage 演算法改進的文章
乾貨 | 基於深度學習的目標檢測演算法綜述（二）是美圖技術關於解決方案的文章
乾貨 | 基於深度學習的目標檢測演算法綜述（三）是美圖技術關於擴充套件應用、綜述的文章
github - hoya012/deep_learning_object_detection: a ***** list of object detection using deep learning.**列表
object detection - handong1587**列表
目標檢測總結
盡量選擇支援 voc 格式的資料集的演算法，目前仍然以兩階段為主，faster rcnn fpn 網路為 backubone 為主，以商湯 mmdetection 為代表。voc 與 coco 資料集區別，coco 格式資料集作為輸入會過濾掉沒有目標的，會造成負樣本大量減少。voc 格式資料集作為輸...
目標檢測 目標檢測通用框架總結
目標檢測框架個人總結 以下是筆記中包含的內容 目標檢測網路框架總結 yolov4中有圖 從最開始的神經網路到現在深度更深，模組更多的目標檢測深度學習神經網路，如今大致可以分為two stage detector 典型的為rcnn系列 和 one stage detector 典型為yolo系列 每個...
目標檢測學習總結
準備踏入object detection的學習，先建乙個blog來記錄下自己的學習內容。在 目標檢測 任務中，主要解決的兩個問題，即影象中的多個目標物在 位置 以及是什麼？類別 通常來說，一般把其發展歷程分為三個階段 傳統的目標檢測方法 以r cnn為代表的結合region proposal和cnn...