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筆者・所属機関
Li Liu, Wanli Ouyang, Xiaogang Wang, Paul Fieguth, Jie Chen, Xinwang Liu, Matti Pietikäinen
投稿日付
2018/09/06
概要（一言まとめ）
物体検出のサーベイ論文。ディープラーニングのものが中心。
ディープラーニングで劇的に性能が上がったよという話（単純な物体判別と同様）
様々なアルゴリズムの概要を歴史を追って説明している。
手法の概要
一口に物体検出といっても、色々カテゴリがある。具体的には
- Object Classification
- Object Detection
- Semantic Segmentation
- Instance Segmentation
それぞれの違いは、以下の図がわかりやすい。
これらの違いは、以下の記事が詳しい。
あと、ステージとしてTwo StageのものとOne Stageのものがある。これらに関しては、以下記事が詳しい
End-to-End（最初から最後までディープラーニングか）かそうでないかもある。Faster RNNが初めてのEnd-to-Endという認識だったけど、この論文ではFast RNNだと書いてある（領域サーチを除くという但し書きがあるので、Faster RNNが初でも間違いではないと思う）。
ここらへんは、自分がまとめたけど、ちょっと勘違いしているような気がしてきた。
コメント
関連情報
以下もサーベイ論文。
以下に日本語訳のリンクあり
次に読む論文
Semantic SegmentationかInstance Segmentation関係で何か。
自分なりのアウトプット
以下でObject Detectionまでは試している。
Semantic SegmentationやInstance Segmentationも試してみたい
