CV_04 深度学习目标检测模型汇总


一. 借鉴与参考

本文大部分内容摘自于GitHub 上毕业于韩国首尔国立大学电气与计算机工程专业的 Lee hoseong所上传的经典项目,该项目的链接:https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

二. 目标检测模型编年史bydemo
三. 经典模型论文及源码分享(重点加粗标红)
名称 年份 论文 代码
R-CNN 2014 链接 链接(Caffe版)
OverFeat 2014 链接 链接(Pytorch版)
Fast R-CNN 2015 链接 链接(Caffe版)
Faster R-CNN 2015 链接 链接(Caffe版) 链接(TensorFlow版) 链接(Pytorch版)
OHEM 2016 链接 链接(Caffe版)
YOLO v1 2016 链接 链接(官方)
SSD 2016 链接 链接(Caffe版)链接(TensorFlow版)链接(Pytorch版)
R-FCN 2016 链接 链接(Caffe版)
YOLO v2 2017 链接 链接(官方) 链接(TensorFlow) 链接(Pytorch)
FPN 2017 链接 链接(Caffe版)
RetinaNet 2017 链接 链接(Keras版)链接(Pytorch版) 链接(TensorFlow版)
Mask R-CNN 2017 链接 链接(TensorFlow版) 链接(Pytorch版)
YOLO v3 2018 链接 官方 链接(Pytorch)链接(TensorFlow)
M2Det 2019 链接 链接(Pytorch版)
Spiking-YOLO 2020 链接 尚未开源
四. 各种模型在不同训练集上的性能对比(mAP@IoU)bydemo
五. 目标检测常用数据集分享
名称 链接
Microsoft COCO 2017 Dataset 链接
Pascal VOC 2012 Dataset 链接
(车辆专项)Vehicles-OpenImages Dataset 链接
(人脸口罩专项)Mask Wearing Dataset 链接
(热感图专项)Thermal Dogs and People Dataset 链接

甩一个综合链接,有其他需要的小伙伴自取相应的dataset:Computer Vision Datasets


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