目标检测文章大全 - 2021面试准备

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前言

收藏一下各个模型写得比较好的文章，到时候通过这个入口方便查看

一、Tow Stage

1、RCNN

• 【深度学习】R-CNN 论文解读及个人理解

• RCNN介绍

• R-CNN 最直观的理解

2、Fast RCNN

• 目标检测算法Fast R-CNN简介
• 【目标检测】Fast RCNN算法详解

3、Faster RCNN

• Faster RCNN详解
• Faster RCNN
• faster-rcnn中，对RPN的理解
• faster-rcnn原理介绍
• ROI Pooling原理及实现
• Mask R-CNN原理详细解读
  • 需要知道 ROI-Align
  • ROI-Align 原理理解
  • 非常好的理解ROI-Align

二、One Stage

1、SSD

• SSD原理解读-从入门到精通
• CNN目标检测（三）：SSD详解

2、YOLO V2

• YOLO v2算法详解
• 一文看懂YOLO v2
• YOLO 9000
  • 需要了解 yolo 9000的分层多分类，比yolo v2更有意义

3、YOLO V3

• 一文看懂YOLO v3
• yolo系列之yolo v3【深度解析】
• 【论文理解】理解yolov3的anchor、置信度和类别概率

4、YOLO V4

• YOLOv4 详解版！一句话总结：速度差不多的精度碾压，精度差不多的速度碾压！
• YOLOv4—（详解各种trick）

5、YOLO V5

• 深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解
• 深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解
• 一文读懂YOLO V5 与 YOLO V4
• yolov5中的Focus模块的理解

6、Retina Net

• 大佬带队！旷视研究院 CV Master训练营-《 一阶段检测器RetinaNet 详解与实践》
• RetinaNet翻译+解析

三、Anchor Free

1、YOLO V1

• 【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov1 - 讲了一些细节

• 【深度学习YOLO V1】深刻解读YOLO V1（图解）

• 搞懂YOLO v1看这篇就够了

2、Corner Net

• CornerNet 算法笔记
• CornerNet算法解读

3、Center Net

• 论文精读——CenterNet :Objects as Points
• CenterNet算法笔记

4、ATSS-- anchor free与anchor base区别

• 目标检测之ATSS算法anchor-free和anchor-based的差异
• 论文阅读|目标检测之指出anchor-free和anchor-based本质区别的ATSS

5、FCOS

• FCOS目标检测论文各种细节解读

6、YOLO X

• 深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解

四、Transform

1、DETR

• End-to-End Object Detection with Transformers[DETR]
• 百度飞桨顶会论文复现营DETR解读笔记

2、Deformable DETR

• Transformer系列：Detection–＞ Deformable DETR (ICLR2021)

五、IOU

• GIoU DIoU CIoU loss 损失函数
• IoU，GIoU，DIoU和CIoU三种目标检测loss
• GIoU详解
• 目标检测回归损失函数——IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU

六、其他

• 《小目标目标检测的解决方法及方式》
• anchor的理解
• 目标检测之one-stage和two-stage网络的区别
• 目标检测（Object Detection）
• YOLO框架简述
• SOFT NMS