综述：基于深度模型的目标检测：Faster RCNN, R-FCN,以及SSD

基于深度模型的对象检测综述：RCNN,Fast RCNN,Faster ECNN, R-FCN,以及SSD1

XB D., [email protected]

前言

随着自动驾驶汽车，智能视频监控，人脸检测和各种人员计数应用的兴起，对快速，准确的对象检测系统的需求日益增长。这些系统不仅涉及识别和分类图像中的每个对象，还涉及通过在图像周围绘制适当的边界框来对每个对象进行定位。与传统的计算机视觉的前身，图像分类相比，对象检测成为一项艰巨的任务。

但是，幸运的是，当前最成功的对象检测方法也是图像分类模型的扩展。Google Tensorflow 发布了新的对象检测API，附带了一些特定模型的结构和预训练模型(原论文请点击相应链接)：

1. Single Shot Multibox Detector (SSD) with MobileNets
2. SSD with Inception V2
3. Region-Based Fully Convolutional Networks (R-FCN) with Resnet 101
4. Faster RCNN with Resnet 101
5. Faster