目标检测、实例分割学习

这里只列举一些我本人觉得讲得很清楚的博文，以便于自己的学习

1. 综述1：https://www.zhihu.com/question/21665775

   这篇文章对计算机视觉做了一个很好的、很生动的综述

2. 综述2：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html。

   这篇博文对目标检测的算法做了一个综述，讲得很通透

   https://imlogm.github.io/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/rcnn/

   这篇博文是对上面的一个拓展和补充

   这篇文章从通俗的角度介绍了region proposal的作用

3. R-CNN:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190

4. 什么是End-to-End神经网络：https://www.zhihu.com/question/51435499

5. SPPNet:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24774302

   SPPNet里面解决了的一个问题：原始图像的ROI如何映射到特征图：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24780433。这篇文章里还讲了什么是感受野。

6. Fast-RCNN:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24780395

7. Faster-RCNN:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916624

   Faster-RCNN已经是一个完全的end-to-end的模型了

8. FCN：FCN是一个用于语义分割的模型：https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/71698570

9. Mask-RCNN:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37998710

   Mask-RCNN不仅可以实现目标检测，还可以实现实例分割。

   关于目标检测、语义分割、实例分割等等计算机视觉的研究领域的综述，可以看这篇文章：https://www.cnblogs.com/augustone/p/10533132.html

10. RolPooling、RolAlign:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html

11. SSD:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892

还有一个程序实现也很好：https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection