目標檢測最新進展（SSD，RCNN等最新發展）

阿新 • • 發佈：2019-01-04

【未完待續】

【目錄】

SSD：

RetinaNet
FSSD (Feature Fusion Single Shot Multibox Detector)
RFBNet （Receptive Field Block Net）
R-FCN
RRC SSD

Yolo：

Yolo v2
Yolo v3

RCNN:

FPN
Mask RCNN

其他

PointNet
（有待補充）

【簡要理解】
（簡單介紹，方便理解，詳細內容之後補充）

SSD：

可以看這篇詳解

FSSD： Feature Fusion Single Shot Multibox Detector

這裡寫圖片描述
(a) image pyramid
(b) rcnn
(c) FPN，將上層語義與下層語義結合
(d) SSD，在各個level的feature上預測
(e) FSSD，把各個level的feature concat，然後從fusion feature上生成feature pyramid再預測

FSSD 詳細的網路結構，其中上層語義使用雙線性插值進行擴張後再與下層語義結合，然後在做與SSD相似的工作，再做出多個level的預測

RFB net

根據人眼感受野的想法得來
這裡寫圖片描述
【RFB（Receptive Field Block）模組】

【三個模組的感受野比較】

可以看出RFB模組擁有最大的感受野

最後的網路結構如下
RFBNet的網路結構

目標檢測最新進展（SSD，RCNN等最新發展）

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使用集合（ArrayList，HashMap等做對比）實現員工管理系統案例

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基於深度學習的目標檢測演算法綜述（三）（截止20180821）

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基於深度學習的目標檢測演算法綜述（二）（截止20180821）

參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40020809 基於深度學習的目標檢測演算法綜述分為三部分： 1. Two/One stage演算法改進。這部分將主要總結在two/one stage經典網路上改進的系列論文，包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等經

UBTC專案最新進展（2018.11.19~11.25）

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基於深度學習的目標檢測演算法綜述（一）

前言目標檢測（Object Detection）是計算機視覺領域的基本任務之一，學術界已有將近二十年的研究歷史。近些年隨著深度學習技術的火熱發展，目標檢測演算法也從基於手工特徵的傳統演算法轉向了基於深度神經網路的檢測技術。從最初2013年提出的R-CNN、OverFeat

基於深度學習的目標檢測演算法綜述（二）

前言基於深度學習的目標檢測演算法綜述分為三部分： 1. Two/One stage演算法改進。這部分將主要總結在two/one stage經典網路上改進的系列論文，包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等經典論文的升級版本。 2. 解決方案。這部分論文對物體檢

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