1、基础
  自己对于YOLOV1,2,3都比较熟悉。 RCNN也比较熟悉。这个是自己目前掌握的基础
2、第一步
  看一下2019年的井喷的anchor free的网络
3、第二步
  看一下以往,引用多的网路
4、第三步
  看一下,2020最新的,但是在pwcode上面排名靠前的网络

2020优秀论文:
EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection,57
DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution
Rethinking Pre-training and Self-training
Revisiting the Sibling Head in Object Detector
Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition*52
HoughNet: Integrating near and long-range evidence for bottom-up object detection ??
M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network,101

优秀论文:
Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection,182
Scale-Aware Trident Networks for Object Detection,141
GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond,107
Path Aggregation Network for Instance Segmentation,400
Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation ,139
SNIPER: Efficient Multi-Scale Training,141
Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results,188
An Analysis of Scale Invariance in Object Detection - SNIP,218
Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection,414
Attention Augmented Convolutional Networks,58
SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector

two stage:
Grid R-CNN, plus,46
Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection,571
Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection,115
Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training

one stage:
ExtremNet :Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points 2019,129
YoLOV5
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection*,17

anchor free的网络:
Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection,2020
FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector 2019,52
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 2018 ,445
CornerNet-Lite (2019) (https://arxiv.org/abs/1904.08900)
CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection 2019,129
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 2019,206
Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection,144

object detection 总结的更多相关文章

  1. tensorfolw配置过程中遇到的一些问题及其解决过程的记录(配置SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving)

    今天看到一篇关于检测的论文<SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real- ...

  2. 论文阅读(Chenyi Chen——【ACCV2016】R-CNN for Small Object Detection)

    Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献 ...

  3. deep learning on object detection

    回归工作一周,忙的头晕,看了两三篇文章,主要在写各种文档和走各种办事流程了-- 这次来写写object detection最近看的三篇文章吧.都不是最近的文章,但是是今年的文章,我也想借此让自己赶快熟 ...

  4. 论文阅读之 DECOLOR: Moving Object Detection by Detecting Contiguous Outliers in the Low-Rank Representation

    DECOLOR: Moving Object Detection by Detecting Contiguous Outliers in the Low-Rank Representation Xia ...

  5. 目标检测--Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(CVPR 2014)

    Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 作者: Ross Girshick J ...

  6. object detection技术演进:RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN

    object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题 ...

  7. TensorFlow Object Detection API(Windows下测试)

    "Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors." Huang J, Rathod V, ...

  8. Object Detection · RCNN论文解读

    转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列.2010年-2012年,Object D ...

  9. 使用TensorFlow Object Detection API+Google ML Engine训练自己的手掌识别器

    上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fet ...

  10. Object Detection︱RCNN、faster-RCNN框架的浅读与延伸内容笔记

    一.RCNN,fast-RCNN.faster-RCNN进化史 本节由CDA深度学习课堂,唐宇迪老师教课,非常感谢唐老师课程中的论文解读,很有帮助. . 1.Selective search 如何寻找 ...

随机推荐

  1. unity-疑难杂症(一)

    1.使用odin插件序列化,当出现预制体有引用类型的关联, 拖到scene就没关联时,可右键预制体--Reimport解决. 2.类似问题1,脚本组件关联AudioMixer,拖到scene没有关联, ...

  2. electron代码审计

    解包 Electron跨平台程序破解https://www.52pojie.cn/thread-563895-1-1.html Electron封装的跨平台程序破解的一般思路: 安装npm(至于如何安 ...

  3. bzoj3211花神游历各国&&bzoj3038上帝造题的七分钟2*

    bzoj3211花神游历各国 题意: n个数的序列,m个操作,操作两种:区间开根(向下取整)和区间求和.n≤100000,m≤200000,序列中的数非负且≤109. 题解: 一个≤109的数开6次根 ...

  4. Spring Bean前置后置处理器的使用

    Spirng中BeanPostProcessor和InstantiationAwareBeanPostProcessorAdapter两个接口都可以实现对bean前置后置处理的效果,那这次先讲解一下B ...

  5. 简单实用的办公软件导航网站,IT经理必备工具

    最近非常忙,因为公司上线了业财一体化系统.今天分享一个非常实用的办公软件导航网站,节省了我很多百度的时间. 快氪导航,让软件服务更简单. 一.办公软件导航 站长已经按照功能进行了分类:协同办公,流程审 ...

  6. mybatis generator 的日常使用

    一.mybatis-generator的基本配置与使用 使用mybatis-generator来生成常用的dao层类与xml,可以满足基础的增删改查功能 1. 添加pom依赖,常用的几个依赖包 < ...

  7. 感知机(perceptron)原理总结

    目录 1. 感知机原理 2. 损失函数 3. 优化方法 4. 感知机的原始算法 5. 感知机的对偶算法 6. 从图形中理解感知机的原始算法 7. 感知机算法(PLA)的收敛性 8. 应用场景与缺陷 9 ...

  8. 题解 CF938G 【Shortest Path Queries】

    题目让我们维护一个连通无向图,边有边权,支持加边删边和询问从\(x\)到\(y\)的异或最短路. 考虑到有删边这样的撤销操作,那么用线段树分治来实现,用线段树来维护询问的时间轴. 将每一条边的出现时间 ...

  9. Java代码片段

    type 为Java中的任意数据类型,包括基本类型和组合类型,arrayName为数组名,必须是一个合法的标识符,[ ] 指明该变量是一个数组类型变量.例如: 这两种形式没有区别,使用效果完全一样,读 ...

  10. 如何获取论文的 idea

    知乎上有一个提问"计算机视觉领域如何从别人的论文里获取自己的idea?" 非常有意思,这里也总结下: Cheng Li的回答:找40篇比较新的paper,最好是开源的.你能看懂的. ...