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目標(biāo)檢測與識別論文 目標(biāo)檢測論文有哪些？
目標(biāo)檢測論文有哪些？
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(xiàn)，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
目標(biāo)檢測的意義是什么？
目標(biāo)檢測是計算機視覺和數(shù)字圖像處理的一個熱門方向，廣泛應(yīng)用于機器人導(dǎo)航、智能視頻監(jiān)控、工業(yè)檢測、航空航天等諸多領(lǐng)域，通過計算機視覺減少對人力資本的消耗，具有重要的現(xiàn)實意義。
一共搜集了多少篇2d目標(biāo)檢測論文？
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）
如何檢測小目標(biāo)？
由于低分辨率低，像素有限，小目標(biāo)檢測很困難。 例如，通過只看下圖上的目標(biāo)，人類甚至很難識別這些物體。 然而，通過考慮到它位于天空中的背景，這個物體可以被識別為鳥類。 因此，我們認(rèn)為，解決這個問題的關(guān)鍵取決于我們?nèi)绾螌⑸舷挛淖鳛轭~外信息來幫助檢測小目標(biāo)。