目標檢測論文有哪些？

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

一共搜集了多少篇2d目標檢測論文？

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）

目標檢測是什么？

目標檢測（Object Detection）可以識別一幅圖像中的多個物體，定位不同物體的同時（邊界框），貼上相應的類別。 簡單來說，解決了what和where問題。 授人以魚，不如授人以漁，本文不會具體介紹某類/某種算法（one-stage or two-stage），但會給出目標檢測相關論文的最強合集（持續更新ing）。

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