目标检测（二十三）--DenseBox

转自：http://blog.csdn.net/cv_family_z/article/details/50172741

DenseBox: Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection

arxiv: http://arxiv.org/abs/1509.04874
demo: http://pan.baidu.com/s/1mgoWWsS
KITTI result: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php

百度深度学习研究院的目标检测工作类似 Faster R-CNN,后来好像是地平线ADAS的车辆检测核心算法

输入多尺度图像，经过CNN处理，输出目标框

Model Design

模型是从 19层的VGG模型演变来的。

Multi-Level Feature Fusion：将不同卷积层的特征联系起来可以提高检测效果

Multi-Task Training：两个任务：1）目标有无，2）目标的位置

这里使用了 landmark 来改善定位模型

KITTI 数据库车辆检测上面的结果：

还有一个 DenseBox2 敬请期待！

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