我这两年收藏的目标检测好文分享

跑者小越 OpenMMLab 收录于 · 遥感目标检测标题可能夸大或与内容不符 710 人赞同了该文章更新日期：2020.5.13

前言

依稀记得两年前刚开始接触深度学习和目标检测的时候，惊喜地发现知乎上有很多优质的目标检测相关文章，其中不少甚至是论文作者自己写的，极具食用价值。通过阅读这些文章，不仅加深了我对现有目标检测领域的理解，还让我深深体会到了同行们对科研的热爱，一句话概括：受益匪浅。因此我打算将自认为不错的知乎文章分享出来，希望能让对目标检测感兴趣的同学们更快地了解目标检测，认识在这个领域辛勤耕耘的大神们。开放的社区也一定会更加促进目标检测领域的研究！ 需要说明的是本文并没有包揽所有目标检测文章，只有那些我读过并且觉得受益匪浅的文章 。（以下排名不分先后，单纯按照我的收藏夹顺序...）

一、基础

【1】作为目标检测领域最经典的模型，Faster RCNN 的大名无人不知无人不晓。而全网把 Faster RCNN 讲的最透彻的，非此文莫属。仅凭一篇文章就让无数同学记住了白裳这个名字。强烈安利，新人必看。【2】作者为旷视科技南京研究院研究员，本文针对mmAP这一经典的目标检测评价指标详细解析其定义初衷和具体计算方式；下半篇深入分析mmAP的特点，并介绍针对这些特点现有方法如何“hack” mmAP，最后将提出几个mmAP未考虑到的评测要素。【3】作者为清华CS博士，本文从Normalization的背景讲起，用一个公式概括 Normalization的基本思想与通用框架，将各大主流方法一一对号入座进行深入的对比分析，并从参数和数据的伸缩不变性的角度探讨Normalization有效的深层原因。【4】作者为百度CV工程师，本文详细阐述了目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。【5】本文节选自王峰博士的毕业论文。Softmax交叉熵损失函数应该是目前最常用的分类损失函数了，本文从最优化的角度来推导出Softmax交叉熵损失函数，极具启发性。【6】本文指出了学术论文与工业界需求偏差，分析了为什么有些模型FLOPs很低，但其推理速度却很慢。【7】空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用于语义分割与目标检测等任务中。本文介绍了空洞卷积的作用，感受野的计算，以及其gridding问题。【8】本文介绍了两大类处理目标多尺度的方法：图像金字塔和特征金字塔。

【9】本文指出对于CNN而言，深度之外，感受野以及该感受野上的通道数，真正决定了网络的性能。CNN是一种利用卷积实现二维泛函空间到二维泛函空间映射的神经网络。【10】教你如何计算神经网络的复杂度【11】本文提炼了一个核心观点：目标检测中存在多种多样的不平衡，这些不平衡会影响最终的检测精度，而现有的许多研究可以归结为解决这些不平衡方法。将不平衡分为四类：类别不平衡，尺度不平衡；空间不平衡，多任务损失优化之间的不平衡。【12】能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？【13】stone：令人拍案称奇的Mask RCNN 【14】视频中的目标检测与图像中的目标检测具体有什么区别？【15】中国移不动：5分钟理解Focal Loss与GHM——解决样本不平衡利器【16】燕小花：目标检测小tricks--样本不均衡处理【17】YaqiLYU：目标检测中的Anchor 【18】小小将：目标检测|SSD原理与实现【19】小小将：目标检测|YOLO原理与实现

二、综述

【1】当时带领我入坑的目标检测综述，记录了2017.12.31之前的所有目标检测算法。让当时的我了解到原来目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage 和 one stage。【2】俞刚博士在目标检测领域也是很出名的大佬，之前在旷视科技待了5年，任Detection组组长，19年年底跳槽到腾讯PCG光影研究室。下面这篇文章是他在旷视的时候做的分享，讲述了什么是目标检测，其技术现状是什么；目前目标检测领域的五个挑战点及旷视分别给出的技术解决方案；最后展望了目标检测的未来，the devil is in the detail。【3】一篇关于旋转目标检测论文的综述。在目前已知开源的数据集中，只有遥感和文字类数据集才涉及到旋转框的目标检测。（还有少量未开源的logo/商品数据集）【4】文本作者为国科大CS博士，目前就职于微软亚研院。知乎专栏致力于计算机视觉迁移学习相关研究。【5】本文作者为旷视研究员。人脸检测是人脸识别的第一站，旷视的努力主要体现在紧紧围绕人脸检测领域顽固而核心的问题展开，攻坚克难，功夫花在刀刃上，比如人脸尺度的变动及遮挡等，实现速度与精度的双重涨点。

三、Anchor Free

【1】这篇文章主要讲一下有代表性的Anchor-Free模型(包括DenseBox、YOLO、CornerNet、ExtremeNet、FSAF、FCOS、FoveaBox)，分成3个部分来介绍(早期探索、基于关键点、密集预测)。最后作者认为设计合适的gt，是提升目标检测速度和精度的关键。【2】陈恺博士是大名鼎鼎的mmdetection的作者，他毕业于港中文，目前就职于商汤科技。本文揭示了几篇anchor free论文设计的异曲同工之妙。历史的车轮滚滚向前，目标检测研究似乎也在不断轮回。【3】本文作者王乃岩博士为图森首席科学家。

四、神经架构搜索 NAS

CLAY：神经网络架构搜索(NAS)中的milestones 如何评价Google Brain团队最新检测论文SpineNet？

五、从头训练

【1】朱睿是ScratchDet的作者，目前在港中文读研，他开门见山地指出关于从0训练检测器的个人观点：1）需要能够稳定梯度的优化手段（比如clip_gradient、BN、GN、SN、等等）；2）训练足够多的epoch与合适的学习率；3）对于小数据集，在训练时需要一定的数据增广。【2】沈志强是DSOD的作者，他在这篇文章中指出：起初从头训练之所以没有使用预训练模型效果好，更本质的一点是batch size太小（通常每张卡上1或2）导致BN收敛不好。而最近出现的GN，SN缓解了这个问题。

六、展望未来

【1】作者为北大数院助理教授，本文提出了未来深度学习领域值得 follow 的几个大方向：1）深入反思和理解深度学习的行为；2）新模型的构建；3）新的数据场景或数据结构中的深度学习模型；4）Learning-enhanced algorithms；5）对应用友好的模型和算法；6）和硬件结合的方向。【2】作者为旷视科技实习生，本文认为：2017年是顶峰，2018年呈现饱和趋势，2019年基本宣告了这个时代的落幕。如果真的选择做纯目标检测，必须去啃硬骨头了。

七、研究心得

zibuyu9：好的研究想法从哪里来陈天奇：机器学习科研的十年 Naiyan Wang：闲聊几句科研三观田渊栋：一些感悟

八、工程经验

ps. 因为我自己主要用pytorch，主要都是关于pytorch的～ 巽二：简单两步加速PyTorch里的Dataloader 张皓：PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集） Pytorch有什么节省显存的小技巧？ lbin：pytorch + apex 生活变得更美好 Jack Stark：[深度学习框架]PyTorch常用代码段商汤科技SenseTime：模型量化了解一下？如何评价商汤开源的 mm-detection 检测库？

九、比赛技巧

Caleb Ge：Crowdhuman人体检测比赛第一名经验总结 AI科技大本营：Hinton等人最新研究：大幅提升模型准确率，标签平滑技术到底怎么用? 商汤科技SenseTime：CVPR 2020丨商汤TSD目标检测算法获得Open Images冠军

十、论文笔记

2020 Amusi：大神接棒，YOLOv4来了！ Amusi：ResNeSt 实现有误？ Hassassin：一行代码提升迁移性能 | CVPR2020 Oral mileistone：也谈阿里达摩院的频域学习论文

2019 陈恺：Guided Anchoring: 物体检测器也能自己学 Anchor pprp：打通多个视觉任务的全能Backbone:HRNet 陀飞轮：GCNet：当Non-local遇见SENet OLDPAN：扔掉anchor！真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 TeddyZhang：目标检测：FCOS（2019）如何评价zhangshifeng最新的讨论anchor based/ free的论文? 如何看待 CVPR2019 论文 Libra R-CNN（一个全面平衡的目标检测器）？ Naiyan Wang：TridentNet：处理目标检测中尺度变化新思路

2018 Naiyan Wang：CVPR18 Detection文章选介（上） Naiyan Wang：CVPR18 Detection文章选介（下）商汤科技SenseTime：商汤科技44篇论文入选CVPR 2018

持续更新中，欢迎推荐好文～ 编辑于 2020-06-15 02:25 目标检测文献综述深度学习（Deep Learning）赞同 71021 条评论2305 196 分享申请转载未登录用户

21 条评论默认最新皮皮皮卡丘居然有这么良心的答主，倾囊相授，爱了！ 2020-05-16 回复3 跑者小越作者谢谢！ 2020-05-25 回复1 学習妈呀，答主把这些都看完了？ 2020-05-25 回复1 跑者小越作者我在知乎搞科研系列 2020-05-25 回复3 展开其他 1 条回复王树义太赞了 2020-05-17 回复1 跑者小越作者谢谢！ 2020-05-25 回复1 CherryW 感谢分享，完全不像说的顺序随便放放，逻辑清晰！ 2021-09-03 回复喜欢忠诚的雪山守护者收藏了 2021-06-21 回复喜欢苍柏强，很厉害！！ 2021-03-23 回复喜欢夏目漱石与猫牛逼，感谢大佬了 2021-03-16 回复喜欢十指透兮的阳光感谢作者 2021-03-07 回复喜欢猫小咪收藏了 2021-01-24 回复喜欢鄭ing 厉害 2020-12-28 回复喜欢点击查看全部评论未登录用户