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目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)以高精度檢測出圖像中的多個(gè)對象。 前不久結(jié)束的 CVPR 2020 會(huì)議在推動(dòng)目標(biāo)檢測領(lǐng)域發(fā)展方面做出了一些貢獻(xiàn),本文就為大家推薦其中 6 篇有價(jià)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
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(diǎn)(43篇)
目標(biāo)檢測(Object Detection)可以識(shí)別一幅圖像中的多個(gè)物體,定位不同物體的同時(shí)(邊界框),貼上相應(yīng)的類別。 簡單來說,解決了what和where問題。 授人以魚,不如授人以漁,本文不會(huì)具體介紹某類/某種算法(one-stage or two-stage),但會(huì)給出目標(biāo)檢測相關(guān)論文的最強(qiáng)合集(持續(xù)更新ing)。