目标检测算法

分享一个特别好的目标检测算法的github地址
更新超级及时,目前更新到6月10日。
目标检测算法_第1张图片

  • 感觉目前最牛的是Google
    Brain的重磅NAS-FPN算法,大家都知道FPN很work,所以NAS就干脆直接搜multi-scale怎么融合比较好,大力出奇迹,从此大家就不用再自己手动连连看了。
  • 在过去几年里,用于图像分类和目标检测的深度卷积网络在架构搜索方面取得了很大进展。与预测图像类别概率的图像分类不同,目标检测在大范围的尺度和位置上检测和定位多个目标时存在自身的挑战。为了解决这个问题,很多现代目标检测器普遍使用金字塔特征表示,它表示具有多尺度特征层的图像。
  • 谷歌大脑的 Quoc V. Le 等研究者提出了一种新的架构搜索方法
    NAS-FPN。他们希望借助神经架构搜索的优势,并学习更好的目标检测特征金字塔网络架构。目前 NAS-FPN实现了优于当前最佳目标检测模型的准确率和延迟权衡
  • 现在只能期待早日开源

你可能感兴趣的:(深度学习)