awesome-object-detection学习资料汇总 - 目标检测模型大全
目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,近年来随着深度学习的发展,目标检测算法取得了巨大的进步。本文整理了目标检测领域的经典算法和最新进展,包括论文、代码实现、教程等资源,希望能为研究者和工程师提供便利。
R-CNN系列
R-CNN系列是目标检测的开山之作,包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等里程碑式的工作。
- R-CNN
论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
代码:https://github.com/rbgirshick/rcnn
- Fast R-CNN
论文:Fast R-CNN
代码:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn
- Faster R-CNN
论文:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
代码:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
- Mask R-CNN
论文:Mask R-CNN
代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN
YOLO系列
YOLO系列以其极快的检测速度而闻名,是实时目标检测的代表作。
- YOLOv1
论文:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
代码:https://pjreddie.com/darknet/yolov1/
- YOLOv2
论文:YOLO9000: Better, Faster, Stronger
代码:https://pjreddie.com/darknet/yolov2/
- YOLOv3
论文:YOLOv3: An Incremental Improvement
代码:https://pjreddie.com/darknet/yolo/
SSD
SSD是另一个广受欢迎的单阶段检测器,兼顾了速度和精度。
论文:SSD: Single Shot MultiBox Detector
代码:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
其他经典模型
- SPP-Net
- RetinaNet
- FPN
- DSSD
- RFBNet
- M2Det
- CornerNet
学习资源
- 目标检测综述论文:
- 代码实现:
- mmdetection: OpenMMLab目标检测工具箱
- detectron2: Facebook AI Research的目标检测框架
- 数据集:
- PASCAL VOC
- MS COCO
- Open Images
- KITTI
- 教程:
- Object Detection for Dummies Part 1
- Object Detection for Dummies Part 2
- Object Detection for Dummies Part 3
目标检测是一个快速发展的领域,新的算法和模型层出不穷。本文整理的资料可以帮助读者快速入门,了解目标检测的发展脉络。对于最新的进展,可以关注CVPR、ICCV等顶级会议。希望这些资源对大家的学习和研究有所帮助!
