目标检测-2019年4篇目标检测算法最佳综述
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大盘点 | 2019年4篇目标检测算法最佳综述
一、前言
已经2019年11月底了,是时候做个总结性盘点,而这次盘点的就是2019年目标检测综述(Object Detection Review)。如果各位 CVer 喜欢这样的盘点,请给这篇文章点个赞,如果点赞的人多,其它CV方向(分割/跟踪等)的大盘点系列也会尽快推出!
本文分享的目标检测论文将同步推送到 github上:https://github.com/amusi/awesome-object-detection
二、 正文
目标检测论文
【1】Object Detection in 20 Years: A Survey
时间:2019年5月
作者:密歇根大学&北航&卡尔顿大学&滴滴出行
链接:https://arxiv.org/abs/1905.05055
推荐指数:★★★★★
注:39页的目标检测综述,共计411篇参考文献,太强了!
【2】A Survey of Deep Learning-based Object Detection
时间:2019年7月
作者:西安电子科技大学
链接:https://arxiv.org/abs/1907.09408
推荐指数:★★★★
注:30页的目标检测综述,从 Fast R-CNN到 NAS-FPN,均给出 COCO数据集上 mAP的数据,介绍10多种数据集,共计317篇参考文献!
【3】Recent Advances in Deep Learning for Object Detection
时间:2019年8月
作者:新加坡管理大学&Salesforce
链接:https://arxiv.org/abs/1908.03673
推荐指数:★★★★
注:40页的目标检测综述,共计256篇参考文献!从2013 OverFeat到2019 NAS-FPN/CenterNet/DetNAS,涵盖目标检测机制、学习策略和应用方向等内容。还给出VOC/COCO数据集下的算法全面对比。
【4】Imbalance Problems in Object Detection: A Review
时间:2019年9月
作者:中东技术大学
链接:https://arxiv.org/abs/1909.00169
推荐指数:★★★★
注:31页的目标检测综述,共计166篇参考文献!分别从特征提取改进、损失函数和抽样方法等方法来介绍。
福利
为了方便下载,我已经将上述4篇综述论文打包,百度云资源如下:
链接:https://pan.baidu.com/s/1KPWaEqun3a1T5fddmrf49A
提取码:zsmv
更多目标检测论文详见:https://github.com/amusi/awesome-object-detection
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