文章目录[隐藏]
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
如有问题，敬请指正。欢迎转载，但请注明出处。
版权声明：本文为CSDN博主「Demo_xxx」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40247876/article/details/121952576
暂无评论