目標檢測資源彙總--持續更新
①實戰專案 支援剪枝、量化和知識蒸餾的yolov3
【特性】
1、提供多個主流目標檢測資料集的預處理後檔案及訓練方法。
2、提供包括剪枝，量化，知識蒸餾的主流模型壓縮演算法實現。
3、提供多backbone訓練目前包括darknet-yolov3，tiny-yolov3，mobilenetv3-yolov3。
【目前支援功能】
正常訓練
tiny訓練
mobilenetv3訓練
dior資料集訓練
bdd100k資料集訓練
visdrone資料集訓練
稀疏化訓練
正常剪枝
規整剪枝
極限剪枝(shortcut)
tiny剪枝
bnn量化
bwn量化
stage-wise 逐層量化
知識蒸餾
②用map衡量目標檢測的效能是否科學？
angzz的回答 - 知乎
特徵金字塔網路已在目標檢測中被廣泛採用，以改進特徵表示以更好地處理尺度變化。在本文中，我們介紹了特徵金字塔網格（fpg），這是乙個深層的多路徑特徵金字塔，它將特徵尺度空間表示為平行的自下而上路徑的規則網格，並由多方向的橫向連線融合。fpg可以通過以相似的計算成本顯著提高其效能來改善單路徑特徵金字塔網路，從而突出了深度金字塔表示的重要性。 除了其一般和統一的結構外，在通過神經體系結構搜尋發現的複雜結構上，它也無需依賴搜尋即可與此類方法進行比較。 我們希望，fpg具有統一和有效的性質，可以作為目標識別未來工作的重要組成部分。《feature pyramid grids》
⑤詳細記錄yolact例項分割ncnn實現 - nihui的文章 - 知乎
⑥有用pytorch復現efficientdet的嗎? - zylo cheung的回答 - 知乎
⑦全網第一sota成績卻樸實無華的pytorch版efficientdet - zylo cheung的文章 - 知乎
⑧cvpr2020 siam r-cnn：通過重檢測進行視覺跟蹤
表現sota！效能優於 siamrpn++、dimp和siamfc等網路，**剛剛開源！作者團隊：亞琛工業大學(rwth)&牛津大學
本文提出了siam r-cnn，這是一種siamese re-detection體系結構，可釋放用於視覺目標跟蹤的兩階段目標檢測方法的全部能力。我們將此與新穎的基於軌跡的動態規劃演算法相結合，該演算法利用重新檢測第一幀模板和先前幀**的優勢，對要跟蹤的物件和潛在的干擾物件的完整歷史進行建模。 這使我們的方法可以做出更好的跟蹤決策，並在長時間遮擋後重新檢測被跟蹤的物件。 最後，我們提出了一種新穎的硬示例挖掘策略，以提高siam r-cnn對相似物件的魯棒性。siam r-cnn在十個跟蹤基準上均達到了目前的最佳效能，並且長時跟蹤的結果尤為突出。《siam r-cnn: visual tracking by re-detection》
⑨gluoncv新作：resnest，a new resnet variant - mileistone的文章 - 知乎
⑩dynamic r-cnn：通過動態訓練實現高質量的目標檢測
在coco上50.1 ap！表現sota！效能優於tridentnet、libra r-cnn等網路，**剛剛開源！作者團隊：中科院&國科大&圖森未來（王乃巖）
在這項工作中，我們首先指出固定網路設定和動態訓練過程之間的不一致問題，這會極大地影響效能。例如，固定標籤分配策略和回歸損失函式無法適應proposals的分布變化，因此不利於訓練高質量的檢測器。因此，我們提出dynamic r-cnn根據訓練期間proposals的統計資訊自動調整標籤分配標準（iou閾值）和回歸損失函式的形狀（smoothl1 loss的引數）。這種動態設計更好地利用了訓練樣本，並推動了檢測器以適應更多高質量的樣本。具體來說，在沒有額外的開銷下，我們的方法在ms coco資料集上改進了resnet-50-fpn基線：1.9％的ap和5.5％的ap(90)。
《dynamic r-cnn: towards high quality object detection via dynamic training》
目標檢測資源收集彙總
今年以來讀過的object detection資源列表如下 41 從r cnn到rfbnet,深度目標檢測5年縱覽，文章 讓你從入門到精通 46 學界 eccv 2018最佼佼者的目標檢測演算法 48 收藏 目標檢測網路學習總結 rcnn yolo v3 52 edgeboxes，邊緣檢測在sppn...
文字檢測與識別（OCR）資源彙總（持續更新）
1.什麼是ocr文字識別 2.身份證ocr識別 3.ocr影象預處理小結 4.自然場景ocr任務取得技術突破 5.ocr識別技術流程詳解 6.最全ocr資料彙總，awesome ocr 7.深度學習在ocr中的應用 8.ocr 心得 9.ocr的坑 10.深入淺出了解ocr識別票據原理 11.端到端...
大資料學習資源彙總（持續更新 ）
目錄 正文 當前，整個網際網路正在從it 時代向dt 時代演進，大資料技術也正在助力企業和公眾敲開 dt世界大門。當今 大資料 一詞的重點其實已經不僅在於資料規模的定義，它更代表著資訊科技發展進入了乙個新的時代，代表著 性的資料資訊給傳統的計算技術和資訊科技帶來的技術挑戰和困難，代表著大資料處理所需...