carlous0的专栏

整理了两个github上两个罗列近期small object detection相关工作的链接。第一个链接：https://github.com/kuanhungchen/awesome-tiny-object-detection这个链接的title是tiny object，估计只有我这个小聪明能找到，这个链接比较推荐，罗列的工作都是一些较好的会议和期刊上的工作。第二个链接：https://github.com/ispc-lab/SmallObjectDetectionList这个链接的

Abstract目标检测中存在的问题：速度和简易程度上：一阶段的detector>两阶段的detector精准度上：一阶段的detector<两阶段的detector这个问题产生的原因是：在稠密的detector训练时，前景背景类间极度不平衡所以呢作者通过reshape交叉熵loss，给易分类的样本更小的权重，来解决这个问题。还提出了RetinaNet1...

论文《Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection》（CVPR2019）论文的主要贡献在特征金字塔的基础上，提出Feature Selective Achor-Free Model ，通过学习的方式，对不同大小的实例，选择不同level的特征，来解决启发式特征选择的弊端。本文主要记录论文的实验设计...