阅读detection
关于detecion的几篇文章,感觉有必要系统学习一下,并记录一下了,最近看书比较多,文章看得少,赶紧看看吧。
FPN:Feature Pyramid Networks for Object Detection 作者阵营可以去看看,不在这里贴了,免得吓着大家。前一篇MASK R-CNN就吓到我自己了,这篇是MASK r-cnn的前一篇吧,mask rcnn就是基于这个做的,取得的效果那么高,也有很大一部分是FPN的功劳吧,所以比起来FPN更有价值。
同时出现的一篇类似工作,Beyond Skip Connections: Top-Down Modulation for Object Detection,Google的工作。对他们的工作,其实我觉得好像他们不是特别想公开一样,之前他们的工作其实很早出来,但是因为代码不公开,而且因为写的有点不清晰,很多细节真的感觉猜不透,有些还有矛盾,所以感觉关注度不高吧。其实multibox的工作,就是SSD的前身啊,可是关注度不高啊,至少没有那么高。
还有一篇关于GAN应用在detection上的工作,A-Fast-RCNN: Hard positive generation via adversary for object detection,CVPR17的工作。
还有一篇improved WGAN,Improved Training of Wasserstein GANs,比WGAN训练更稳定更容易收敛。
写大概写一个提纲,后面再详细分析。
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