作者总结了近几年的单阶段和双阶段的目标检测算法以及技巧，并用一个图概括了单阶段和双阶段目标检测网络的差别，two-stage的检测网络，相当于在one-stage的密集检测上增加了一个稀疏的预测器...

今天有一位粉丝向我分享了她在面试网易的时候，被问的一道题：“简述Yolo系列的发展史！”

用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失，这种损失会逐个检查每个像素，将对每个像素类别的预测结果（概率分布向量）与我们的独热编码标签向量(...

该论文主要是关于目标检测中的标签分配问题，作者创新性地从全局的角度重新审视了该问题，并提出将标签分配问题看成是一个最优运输问题。要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。...

YOLOv1是单阶段目标检测方法，不需要像Faster RCNN这种两阶段目标检测方法一样，需要生成先验框。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。...

本文提出一种新颖的动态头框架，它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一。COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性。以ResNeXt-101-DCN为骨干，将目标检测的性能提升到了54.0AP。 >>加入极市CV技术交流群，走...

目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个...

作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为目标检测篇。 >...

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/379243930

原文：Deep Learning on Monocular Object Pose Detection and Tracking: A Comprehensive Overview