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發布時間：2023-02-20 22:09:00 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
計算機視覺研究中， 目標檢測 是一個比分類更困難的領域，我們將回顧它的歷史和最近的發展。 在深度學習時代之前，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檢測，所以大多數的應用僅限于 人臉識別 或者行人檢測。
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）
