matlab corner 舍弃,CornerNet为什么有别于其他目标检测领域的主流算法？

原标题：CornerNet为什么有别于其他目标检测领域的主流算法？

这篇文章为大家解读由密歇根大学 Hei Law 团队在 ECCV 2018发布的论文，一种新的目标检测算法。

目标检测算法在诸如自动驾驶、图像分类、人脸检测、视觉搜索等场景中，有着非常重要的意义。

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全文大约1700字。读完可能需要下面这首歌的时间

基础知识：主流算法简介

密歇根大学 Hei Law 等人在 ECCV 2018上，发表了一篇论文，提出了目标检测 CornerNet 算法。这个算法和主流算法有很多不一样。CornerNet 顾名思义，就是由图像边界形成的角(corner)，组成的网(net)。

在 CornerNet 算法出现以前，目标检测领域的主流算法主要分为 one-stage (一刀流，如 SSD, YOLO)和 two-stage (二刀流，如 RCNN 系列)两种。

One-stage 做法是直接在图片上经过计算生成检测；Two-stage 则先提取 proposal, 再基于 proposal 做二次修正。

相对而言，one-stage 速度快精度低；而 two-stage 相反，精度高速度慢。

2014年 Ross Girshick 利用 CNN 成功取代了 HOG、DPM 等特征提取，把目标检测分成了三个步骤：

图像提取 detection proposal(其实就是图像中一些可能是检测物体的区域)

使用 CNN 对这些 proposal 进行特征提取

用 svm 对这些提取到的特征进行分类，从而完成检测的任务

这是 two-stage object detectors 鼻祖。

从 RCNN、SPPNet 到 fast RCNN，再到 Faster RCNN，目标检测的三个步骤(区域选择，特征提取，分类回归)被统一到一个深度网络框架之内，大大提高了运行速度。

FCN，FPN，RoI Align，Mask Branch 等技术把 Faster R-CNN 往前极大的推进。之后又出现了 FCN，IoU，NMS，ION，FPN，RoI Align 和 Mask Branch 等技术渊源，后来又有 YOLO，SSD，AttratioNet，G-CNN，R-FCN，Mask R-CNN，Mask X R-CNN 等的进化关系！

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