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發(fā)布時間：2023-02-20 22:09:00 作者：知網(wǎng)小編 來源：educationmanagementsystem.com
目標(biāo)檢測是計算機視覺中的經(jīng)典問題之一。 憑借大量可用數(shù)據(jù)、更快的 GPU 和更好的算法，現(xiàn)在我們可以輕松訓(xùn)練計算機以高精度檢測出圖像中的多個對象。 前不久結(jié)束的 CVPR 2020 會議在推動目標(biāo)檢測領(lǐng)域發(fā)展方面做出了一些貢獻，本文就為大家推薦其中 6 篇有價值的目標(biāo)檢測論文。 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud
計算機視覺研究中， 目標(biāo)檢測 是一個比分類更困難的領(lǐng)域，我們將回顧它的歷史和最近的發(fā)展。 在深度學(xué)習(xí)時代之前，像 HOG 和特征金字塔這樣的手工特性被廣泛用于獲取圖像中的定位信號。 然而，這些方法通常不能很好地擴展到通用的目標(biāo)檢測，所以大多數(shù)的應(yīng)用僅限于 人臉識別 或者行人檢測。
一共搜集了65篇2D目標(biāo)檢測論文，涉及：通用目標(biāo)檢測、旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測、Few-shot/自監(jiān)督/半監(jiān)督/無監(jiān)督目標(biāo)檢測等方向。 最新！ CVPR 2021 視覺Transformer論文大盤點（43篇）
