本仓库主要用来记录目标检测方面的相关技术。

相关资料

• YOLO_v3_tutorial_from_scratch YOLO实现教程（PyTorch），值得深入，How to implement a YOLO (v3) object detector from scratch in PyTorch: Part 1网页教程。
• deformable-convolution-pytorch 使用了deformable卷积进行目标检测。
• PytorchSSD pytorch实现的SSD目标检测，pytorch-ssd。
• mAP 目标检测度量mAP。
• RefineDet Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection。
• PeleeNet 移动设备上实时的目标检测网络。
• Pelee移动设备上实时的目标检测系统，相关论文。
• darknet_ros darknet在ROS中的包装。
• A Review of Object Detection Based on Convolutional Neural Network综述类文章，比较浅显。
• SSD: Single Shot MultiBox Detector
• Focal Loss for Dense Object Detection 对应代码keras-retinanet，pytorch-retinanet
• Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors
• Focal Loss for Dense Object Detection以及对应的代码keras-retinanet
• Relation Networks for Object Detection 微软亚研院目标检测文章和对应代码Relation-Networks-for-Object-Detection。
• HistoryObjectRecognition 非常好的显示目标检测的pdf，The Modern History of Object Recognition。
• CheXNet-with-localization Weakly Supervised Learning for Findings Detection in Medical Images。
• SNIPER: Efficient Multi-Scale Training 作者同时也提供了SSH人脸检测器的代码。
• menpodetect menpo github组织上提供了大量人脸相关的工程，包含了AAM、SDM、CLM等等。
• Dense Object Nets: Learning Dense Visual Object Descriptors By and For Robotic Manipulation，pytorch-dense-correspondence代码仓库 稠密的目标特征检测学习，可以用在机械臂上。
• Deeply supervised salient object detection with short connections，以及对应的Salient-Object-Detection
• Single-Shot Object Detection With Enriched Semantics
• Mobile Video Object Detection With Temporally-Aware Feature Maps
• Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection
• ClusterNet: Detecting Small Objects in Large Scenes by Exploiting Spatio-Temporal Information
• 3D-RCNN: Instance-Level 3D Object Reconstruction via Render-and-Compare
• Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild

博客资料

• 目标检测网络之 YOLOv3
• 目标检测算法总结 非常好的一篇目标检测算法综述博客。
• 弄懂目标检测（Faster R-CNN）？看这篇就够了！ 对于faster RCNN中的每一个结构的讲解十分详细。
• Object detection: an overview in the age of Deep Learning 一系列博客，很好地介绍了目标检测的历史。
• YOLO升级版：YOLOv2和YOLO9000解析
• Understanding SSD MultiBox — Real-Time Object Detection In Deep Learning
• Object-Detection-Development 作者收集了很多目标检测方面的论文资料。
• 整理读研期间用过、改进过、写过的代码 作者主要专注于目标检测，可以参考。
• Deep-learning-object-detection-links. 作者收集的目标检测论文。
• 目标检测：SSD算法的Default Box SSD中Default Box相关。
• TUTORIAL ON DEEP LEARNING FOR VISION CVPR2014资料

NMS

非极大值抑制也是目标检测中一个重要的组件，下面是相关资料。

• gossipnet Non-maximum suppression for object detection in a neural network一种使用NN来解决传统Greedy NMS对遮罩较大目标结果较差的问题。

FPN

• fpn.pytorch

RCNN系列

RCNN

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13 caffe rcnn模型以及对应的使用脚本examples。

Faster RCNN

Faster RCNN代码详解（四）：关于anchor的前世今生

SSD系列

ssd.pytorch

集成软件

Detectron

在NVIDIA Tesla P100 GPU上，对于此示例，每张图像的推理大约需要130-140 ms。