干货 | 目标检测算法精彩集锦，从图像到视频+从传统到深度
导读：目标检测，通俗的理解其目的是定位目标，并确定目标位置及大小。相比于图像目标检查，视频检测是比单张图片检测多了时间上下文的信息；相比于传统目标检测，深度学习目标检测算法越来越成熟，那么到底在目标检测上有哪些可用的深度学习算法，哪些算法又比较适合我们的工作或者研究呢？深思考小编带你一起了解目标检测算法！目标检测算法论文大杂烩
[overfeat](http://arxiv.org/abs/1312.6229)
[RCNN](http://arxiv.org/abs/1311.2524)
[SPP-Net](http://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf)
[Fast-RCNN](http://arxiv.org/abs/1504.08083)
[R-FCN] (https://arxiv.org/abs/1605.06409)
[Faster-RCNN](http://arxiv.org/abs/1506.01497)
[YOLO](http://arxiv.org/abs/1506.02640)
[YOLO2](https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf)
[SSD](http://arxiv.org/pdf/1512.02325v1.pdf)
[HyperNet](https://www.arxiv.org/abs/1604.00600)
[MR-CNN](http://arxiv.org/abs/1505.01749)
[Inside-Outside Net] (http://120.52.73.9/www.cvfoundation.org/)
[LocNet] (https://arxiv.org/abs/1511.07763)
[G-CNN] (https://arxiv.org/abs/1512.07729)
[MASK-RCNN](http://arxiv.org/abs/1605.02319)
目标检测算法性能大比拼
目标检测算法实际应用中的场景，无外乎关心MAP和检测耗时两个指标，针对上述一系列的算法，下表给出其对应的结果，其中+++表示训练数据为VOC07+VOC12+MS COCO。其余方法的训练数据均为VOC07 for VOC07 test，VOC07+VOC12 for VOC12test，MS COCO for MS COCO test.
| 方法 | 检测耗时 | VOC07 | VOC12 | MS COCO |
|---|---|---|---|---|
| overfeat | ---- | ---- | ---- | ---- |
| RCNN | 13s | 66.0 | 53.3 | ---- |
| SPP-Net | 0.29s | 59.2 | ---- | ---- |
| fast-rcnn | 0.32s | 70.0 | 68.0 | 19.7 |
| faster-rcnn+++ | 140ms | 85.6 | 83.8 | 21.9 |
| HyperNet | 1140ms | 76.3 | 71.4 | ---- |
| MR-CNN | 30s | 78.2 | 73.9 | ---- |
| R-FCN+++ | 0.17s | 83.6 | 82.0 | 29.9 |
| ION | 0.8s | 79.2 | 76.4 | 33.1 |
| 视频算法 | -- | -- | -- | -- |
| YOLO | 45FPS | 63.4 | 57.9 | ---- |
| Fast YOLO | 155FPS | 52.7 | ---- | ---- |
| SSD300 | 58FPS | 72.1 | 70.3 | 20.8 |
| SSD500 | 23FPS | 75.1 | 73.1 | 24.4 |
接下来详细比较Faster R-CNN、R-FCN和SSD的各个性能指标:
目标检测算法源码大集合
[overfeat](https://github.com/sermanet/OverFeat)
[RCNN](https://github.com/rbgirshick/rcnn)
[SPP-Net](https://github.com/dsisds/caffe-SPPNet)
[Fast-RCNN](https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn)
[R-FCN] (https://github.com/daijifeng001/R-FCN)
[Faster-RCNN](https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn)
[YOLO](https://github.com/nilboy/tensorflow-yolo)
[YOLO2](https://github.com/pjreddie/darknet)
[SSD](https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd)
[MASK-RCNN](静待佳音...)
目标检测算法结果大集锦
深思考人工智能，成立于2015年8月，是一家专注于人工智能核心算法及专用芯片的科技公司。目前主要产品为ideepwise AI Robot Service底层服务系统、基于该底层服务系统的IDeepwise人工智能“医疗大脑”和二代人工智能机器人系统及FPGA AI加速芯片。
