小目标检测

小目标检测文章总结
2018年小目标检测文章总结
小目标检测论文阅读

小目标检测:Improving Small Object Detection
[快速小目标检测–Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects]

Scale Match for Tiny Person Detection
Scale Match:国科大提出小目标检测的尺度匹配方法,用于预训练数据集处理,并提出了一个小人数据集


无需预训练的检测

不需要预训练模型的检测算法—DSOD
DSOD是在SSD算法的基础上进行改进的,可以简单理解为SSD+DenseNet=DSOD

论文笔记之目标检测(2)-- GRP-DSOD
主要贡献:
1、提出了一个新颖的结构设计–循环特征金字塔,非常时候从头训练的目标检测网络,在收敛速度和精度上都得到了不错的提升。
2、提出了广泛适用于目标检测的门控机制,是第一个在目标检测方面尝试重新校正监督信息的。
3、在DSOD应用门控循环特征金字塔即GRP-DSOD成为表现最好的不需要预训练模型的目标检测器。

你可能感兴趣的:(深度学习,图像处理)