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發布時間：2023-02-08 22:27:10 作者：知網小編 來源：m.ld2008.cn
目標檢測是計算機視覺中的經典問題之一。 憑借大量可用數據、更快的 GPU 和更好的算法，現在我們可以輕松訓練計算機以高精度檢測出圖像中的多個對象。 前不久結束的 CVPR 2020 會議在推動目標檢測領域發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目標檢測論文，涉及：通用目標檢測、旋轉目標檢測、Few-shot/自監督/半監督/無監督目標檢測等方向。 最新！ CVPR 2021 視覺Transformer論文大盤點（43篇）
（3）利用分類器進行識別，比如常用的SVM模型。 目前目標檢測領域的深度學習方法主要分為兩類：兩階段（Two Stages）的目標檢測算法；一階段（One Stage）目標檢測算法。 兩階段（Two Stages）：首先由算法（algorithm）生成一系列作為樣本的候選框，再通過卷積神經網絡進行樣本（Sample）分類。
