ssd
資料擴增
tta單圖多測
旋轉框結合fpn
重新設計先驗框尺度
改進損失函式
原始ssd檢測，在原始ssd上修改；
oriented ssd：基於kaggle的資料集，基於ssd，斜框檢測。
21st solution：基於kaggle的資料集，基於mask rcnn，有講解。
yolo v3：基於yolo v3，用自己的資料集。
yolo v4：基於kaggle的資料集
kaggle airbus ship detection challenge rle型別，需要轉換。
nwpu vhr-10 需要挑選艦船的，較少。
基於深度學習的目標檢測綜述
目前主流的目標檢測演算法主要是基於深度學習模型，其可以分成兩大類 1 two stage檢測演算法，其將檢測問題劃分為兩個階段，首先產生候選區域 region proposals 然後對候選區域分類 一般還需要對位置精修 這類演算法的典型代表是基於region proposal的r cnn系演算法，...
基於深度學習的水下目標檢測
瀏覽到某博主關於參賽經歷的文章，原文請檢視 以下為個人思考 深度學習和目標檢測大家都了解，針對 水下 目標，從資料處理到訓練可以有各種各樣的方法來提高效果或效率。一 資料預處理 對影象資料進行預處理，能改善其特徵，影響目標檢測的效果。例如資料增強randombrightnesscontrast cl...
深度學習目標檢測
流程狂徒如下 1 使用selective search提取proposes，然後利用cnn等識別技術進行分類。2 使用識別庫進行預訓練，而後用檢測庫調優引數。3 使用svm代替了cnn網路中最後的softmax，同時用cnn輸出的4096維向量進行bounding box回歸。4 流程前兩個步驟 候...