「论文解读」 Object Detection with Deep Learning: A Review
论文发表时间：2018-07-15
作者：Zhong-Qiu Zhao, Peng Zheng, Shou-tao Xu, Xindong Wu
论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.05511
1 概述
可看成改版的 Image Pyramid；分析了小尺度与预训练模型尺度之间的关系, 提出了 Scale Normalization for Image Pyramids (SNIP)：在训练中，每次只回传那些大小在一个预先指定范围内的 proposal 的 gradient，而忽略掉过大或者过小的 proposal；在测试中，建立大小不同的Image Pyramid，在每张图上都运行这样一个detector，同样只保留那些大小在指定范围之内的输出结果，最终在一起NMS；这样就可以保证网络总是在同样 scale 的物体上训练，也就是标题中 Scale Normalized的意思；
2 深度学习
2.1 发展历程
2.2 CNN
3 通用目标检测
3.1 基于区域
3.1.1 RCNN
3.1.2 SPP-Net
3.1.3 Fast RCNN
3.1.4 Faster RCNN
3.1.5 RFCN
3.1.6 FPN
3.1.7 Mask RCNN
3.1.8 Multi-task
3.1.9 回顾
3.2 基于回归
3.2.1 Pioneer Works
3.2.2 YOLO
3.2.3 SSD
3.3 实验
3.3.1 数据集
3.3.2 性能分析
4 显著物体检测
4.1 基于深度学习
4.2 实验
5 人脸检测
5.1 基于深度学习
6 行人检测
6.1 基于深度学习
6.2 实验
7 展望
8 思考
附录
A 概念
1.
B 术语
| 英文 | 中文 | 英文 | 中文 |
|---|---|---|---|
Comments