目標(biāo)檢測(cè)論文有哪些？

目標(biāo)檢測(cè)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(cè)出圖像中的多個(gè)對(duì)象。 前不久結(jié)束的 CVPR 2020 會(huì)議在推動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)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(cè)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(cè)的意義是什么？

目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理的一個(gè)熱門方向，廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、智能視頻監(jiān)控、工業(yè)檢測(cè)、航空航天等諸多領(lǐng)域，通過計(jì)算機(jī)視覺減少對(duì)人力資本的消耗，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一共搜集了多少篇2d目標(biāo)檢測(cè)論文？

一共搜集了65篇2D目標(biāo)檢測(cè)論文，涉及：通用目標(biāo)檢測(cè)、旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)、Few-shot/自監(jiān)督/半監(jiān)督/無監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)等方向。 最新！ CVPR 2021 視覺Transformer論文大盤點(diǎn)（43篇）

如何檢測(cè)小目標(biāo)？

由于低分辨率低，像素有限，小目標(biāo)檢測(cè)很困難。 例如，通過只看下圖上的目標(biāo)，人類甚至很難識(shí)別這些物體。 然而，通過考慮到它位于天空中的背景，這個(gè)物體可以被識(shí)別為鳥類。 因此，我們認(rèn)為，解決這個(gè)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(cè)小目標(biāo)。

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