TridentNet

本文致力于在深度学习目标检测问题中，提高对小目标的检测率

Python优雅编程

Python最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。要写出 Pythonic（优雅的、地道的、整洁的）代码，需要多看多学大牛们写的代码，github 上有很多非常优秀的源代 码值得阅读，比如：requests、flask、tornado，下面列举一些常见的Pythonic写法。

YOLO3D End-to-end real-time

在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络。对于给定的三维传感器捕获的数据，它能够联合进行三维检测、跟踪和运动预测。 通过共同进行这些任务，我们的整体方法对于遮挡以及范围内的稀疏数据鲁棒性更强。 我们的方法在空间和时间上对3D鸟瞰图执行三维卷积，这在内存和计算方面都非常有效。 我们在北美几个城市拍摄的一个新的超大型数据集上进行的实验表明，我们可以大幅度超越最先进的技术。 重要的是，通过共享计算，我们可以在30毫秒内执行所有任务。

Complex-YOLO

在激光雷达点云上实现「实时3D目标检测」，德国伊尔梅瑙工业大学做到了

目标检测(Object Detection)算法合集

本文总结了近几年来的目标检测算法paper的pdf文档和在github上的代码地址

Object detection at 200 Frames Per Second

为了解决检测算法计算复杂度过高、内存占用过大的问题，本文提出了一种快而有效的方法，能够在保持高检 测率的同时，达到每秒 200 帧的检测速度。

基于深度学习目标检测算法综述

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些 年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测，技术本文总结了近十年来的深度学习目标检测算法

干货2：基于深度学习的目标检测算法综述

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。

干货：基于深度学习的目标检测算法综述

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色

基于深度学习的目标检测算法综述

本篇综述的出发点一方面是希望给检测方向的入门研究人员提供一个技术概览，帮助大家快速了解目标检测技术上下文；另一方面是给工业界应用人员提供一些参考，通过本篇综述，读者可以根据实际业务场景，找到合适的目标检测方法，在此基础上改进、优化甚至是进一步创新，解决实际业务问题。本文对其中的27篇论文进行介绍，这27篇论文涵盖了 2013 以来，除 SSD、YOLO 和 R-CNN 系列之外的，所有引用率相对较高或是笔者认为具有实际应用价值的论文。