干货2:基于深度学习的目标检测算法综述

上传者: nihate | 上传时间: 2021-06-15 21:14:30 | 文件大小: 3.8MB | 文件类型: PDF
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一,学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat,到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列,再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从 two stage 到 one stage,从 bottom-up only 到 Top-Down,从 single scale network 到 feature pyramid network,从面向 PC 端到面向手机端,都涌现出许多好的算法技术,这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明