深度学习目标检测：从R-CNN到RFBNet的演进全览

"这篇资源是一篇关于目标检测的综述论文，涵盖了从2013年的R-CNN到2018年ECCV上的RFBNet等四十多篇相关论文，涉及R-CNN系列、YOLO系列、RPN、SSD、FPN和RetinaNet等多个深度学习目标检测模型。论文由国防科技大学、奥卢大学、悉尼大学、香港中文大学、滑铁卢大学的研究者共同撰写，并被整理成GitHub项目‘deeplearningobjectdetection’，包含了丰富的论文和实现代码，适合初学者和专业研究者学习参考。" 本文主要讨论的是深度学习在计算机视觉领域中的一个核心任务——目标检测。自2013年R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）的提出，目标检测领域经历了快速的发展，不断优化速度与精度的平衡。R-CNN通过选择性搜索算法获取潜在目标区域，然后用CNN进行特征提取和分类，但其计算效率较低。 YOLO（You Only Look Once）是另一个里程碑式的模型，它实现了实时目标检测，通过单个神经网络同时预测边界框和类别概率。然而，YOLO在小物体检测上表现一般，后续的YOLOv2和YOLOv3通过引入更多的技术改进，如锚点（anchor boxes）和残差结构，提高了性能。 RPN（Region Proposal Network）是 Faster R-CNN 的一部分，它与卷积网络共享特征图，生成候选目标区域，显著提升了目标检测的速度。而SSD（Single Shot MultiBox Detector）则是另一种一阶段的目标检测器，它无需RPN阶段，直接在固定大小的特征层上预测边界框和类别，进一步优化了实时检测的能力。 FPN（Feature Pyramid Network）解决了不同尺度目标检测的挑战，通过构建金字塔结构，将高层语义信息与低层细节信息融合，增强了对不同大小目标的响应。RetinaNet则引入了Focal Loss，解决了类别不平衡问题，尤其对于小目标的检测有了显著提升。 RFBNet（Rectified Feature Bottleneck Block Network）是在ECCV2018上提出的一种新方法，它通过改进特征提取模块，增强了对局部和全局信息的捕捉能力，提高了目标检测的准确性。 这个GitHub项目‘deeplearningobjectdetection’是一个宝贵的学习资源，它不仅包含了这些模型的论文，还提供了相关的实现代码，对于想要深入了解和实践目标检测技术的开发者来说，是一个极好的起点。无论是初学者还是有经验的研究者，都能从中受益，进一步推动自己的学习和研究。