Anchor free 目标检测方法概述 ２０１９.８

Anchor free 目标检测方法

• 早期探索

  UnitBOX（2016.8，伊利诺伊大学香槟分校）
  笔记
  DenseBox(2015.9，百度深度学习研究院)，
  笔记
  YOLOv1(2015.6，华盛顿大学，Allen Institute for AI，facebook AI)
  YOLOV2 & YOLO9000（2016.12，华盛顿大学，Allen Institute for AI）
  YOLOV3（2018.4，华盛顿大学）

• 基于关键点

  CornerNet(2018.8,普林斯顿大学)，
  笔记
  cornerNet-Lite（2019.4，普林斯顿大学）
  笔记
  ExtremeNet（2019.1,得克萨斯大学奥斯汀分校）
  GA-RPN（2019.1，商汤，香港中文大学，亚马逊，南阳理工大学）
  CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection（2019.4, 中科院，牛津，华为诺亚）
  笔记
  CenterNet: Object as points(2019.4,德克萨斯州大学奥斯汀分校,伯克利)
  笔记
  Center and scale prediction(2019.4,国防科技大学,阿联酋起源人工智能研究院)
  笔记

• 密集预测

  FSAF(2019.3,CMU)
  笔记
  FCOS(2019.4,阿德莱德大学)
  笔记
  FoveaBox(2019.4,清华大学，字节跳动，宾夕法尼亚大学)
  笔记