源码分析-TensorFlow目标检测API
参考： [1]TensorFlow Object Detection API: basics of detection: https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-basics-of-detection-7b134d689c75 https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detect
归档: 2018/5
论文-anchor设计
S3FD：Single Shot Scale-invariant Face Detector参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29022585； 微信2的收藏； 存在的问题： 在detection layer上，small face最后拥有的特征太少； anchor与RF的尺度不匹配； tiny face和outer face不能匹配到足够多的anchors； sma
目标检测概述（待完善）
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 https://kuaibao.qq.com/s/20180319G1QL8500?refer=spider 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）： （1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective searc
mAP评估指标
参考： https://www.zhihu.com/question/53405779/answer/419532990 概念及公式11点插值法计算 实例：计算mAPhttps://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics coco目标检测评估标准https://blog.csdn.net/u014734886/article/de