深度学习目标检测模型汇总（论文，源码，数据集，推荐收藏）

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

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）

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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