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發(fā)布時(shí)間：2023-02-08 22:27:10 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：m.1888yd.cn
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）
（3）利用分類器進(jìn)行識別，比如常用的SVM模型。 目前目標(biāo)檢測領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)方法主要分為兩類：兩階段（Two Stages）的目標(biāo)檢測算法；一階段（One Stage）目標(biāo)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本（Sample）分類。
