USTC_Lucas

目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage的目标检测算法；one stage的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过CNN进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异，在性能上也有不同，前者在检测准确率和定位精度上占优，后者在算法速度上占优。 R-CNN 1、R-CNN算法利用选择性搜索（...

论文概述： 这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔代替了传统的Scale handling 方法，截止目前（2018.11.26）引用量为529次。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 深度卷积神经网络天然地就能计算出金字塔特征结构，作者正是要利用这一点来构造一个在所有层级上都能有强语义的特征金字塔结构。 具体说来是要通过自顶向下(top-do...