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

目標檢測的意義是什么？

目標檢測是計算機視覺和數字圖像處理的一個熱門方向，廣泛應用于機器人導航、智能視頻監控、工業檢測、航空航天等諸多領域，通過計算機視覺減少對人力資本的消耗，具有重要的現實意義。

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）

如何檢測小目標？

由于低分辨率低，像素有限，小目標檢測很困難。 例如，通過只看下圖上的目標，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，我們認為，解決這個問題的關鍵取決于我們如何將上下文作為額外信息來幫助檢測小目標。

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