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目标检测相关资料汇总

备注:我正在写一份目标检测&图像异常检测的综述slides,如果有兴趣可以等我出!欢迎邮件催更提建议:physicoada@gmail.com

opencv基础

推荐参考: 基于Python的Opencv全系列速成课 3天建立计算机视觉移动应用程序-支持iOS与Android 无人机编程与Python教学

项目地址:https://github.com/jasmcaus/opencv-course

几个大型综述

相关笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/p/192362333

ICCV 2021 结果出炉!最新200篇ICCV2021论文分方向汇总(更新中)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/392575669

https://zhuanlan.zhihu.com/p/354043252

7.CVPR2021论文分方向盘点

https://github.com/extreme-assistant/CVPR2021-Paper-Code-Interpretation#7

CVPR 2020 论文大盘点-目标检测篇

https://bbs.cvmart.net/articles/2732

其他

  • 《目标检测》-第24章-YOLO系列的又一集大成者:YOLOX!https://zhuanlan.zhihu.com/p/391396921
  • 目标检测可以先从成熟框架开始上手,比如mmdetection和detectron2。 如果基础。。。。。。目标检测该怎么学呀,目前研一,老师啥也不会,感觉毕不了业了? - 小小将的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/510784176/answer/2305603811
  • 系统地学习目标检测可以遵从下面的学习路线: 1.学习经典工作。经典工作包括RCNN系列(RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN),宏观上可以学习到什么是目标检测、目标检测是做什么的,微观上可以学习到诸如Region Proposal Network(后续one-stage工作的基础)、Anchor box等基础技术。这个系列后来被划定为“two-stage”工作,检测精度好、速度要慢一些。随后,再学习早期的YOLO系列工作(YOLOv1、YOLOv2),宏观上可以学习到什么是one-stage目标检测方法、如何进行端到端的训练和推理,同时,学习SSD,可以初次接触到多级检测方法——使用更多的特征图去检测不同大小的物体。最后,学习FPN、YOLOv3以及RetinaNet(Focal loss),掌握当下主流检测框架“分而治之”方法。学习玩这些经典工作,最好能从中挑选出一至两个工作,进行复现,那么,目标检测就入门了。目标检测该怎么学呀,目前研一,老师啥也不会,感觉毕不了业了? - Kissrabbit的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/510784176/answer/2305881442
  • 目标检测(Object Detection)入门概要https://blog.csdn.net/f290131665/article/details/81012556

Reference

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