那些年我看过的目标检测神文(带注释版)

1. Faster R-CNN相关

(*)一文读懂Faster RCNN https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 (强烈推荐,写得是真的很好,错误最少的一篇)
[*]从编程实现角度学习Faster R-CNN（附极简实现）[https://zhuanlan.zhihu.com/p/...] (https://zhuanlan.zhihu.com/p/... (其实我感觉作者自己也没看懂, 拷贝了一份代码改了改, 中间有些原理也是瞎几把猜的)

作者实现了一版faster R-CNN, 定义了四个类: Dataset, Extractor ->提取特征, RPN->生成ROIs, RoIHead->对ROIs微调, 重点看一下文中提到的anchors个数计算.

[*]https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916624 (重点讲了RPN, 一般)
[**]Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ (最牛逼的就是文中的高清无码大图)
[**]深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD https://zhuanlan.zhihu.com/p/29434605 (一篇写给小白的归纳总结文, 没啥深度, 能让你了解三者的区别和来龙去脉, 背下来可以出去吹牛逼了)
[?]图解Faster R-CNN: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35481542 (这文就是个传送门)
[*]目标检测第二话：Fast R-CNN和Faster R-CNN https://zhuanlan.zhihu.com/p/55495520 (讲了个神马, 隔靴搔痒, 文科生将大数据多么牛掰的感觉)

[*] 目标检测数据集PASCAL VOC简介 https://arleyzhang.github.io/articles/1dc20586/ (介绍数据集的, 挺详细)

A faster pytorch implementation of faster r-cnn https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch (代码质量很好,但是有很多冗余, 作者用c实现了nms, roi_align的gpu版本, 但是最近torchvision的最新版里(0.3)似乎已经支持gpu版本的nms和roi操作了,所以部分代码可以删去)
[*]An easy implementation of Faster R-CNN (https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf) in PyTorch.