1.目标检测好发论文的方向目标检测文献目标检测好发论文的方向 目标检测文献 文章目录 一、检测相关(12篇) 1.1 Linear Object Detection in Document Images using Multiple Object Tracking 1.2 Hybrid Energy Based Model in the Feature Space for Out-of-Distribution Detection 1.3 BEV-IO: Enhancing Bird's-Eye-View 3D Detection with Instance https://blog.51cto.com/u_16099349/10427388

2.目标检测领域还有什么可做的?19个方向给你建议19 个方向给你建议 知乎问题:目标检测领域还有什么可以做的? 感觉已经饱和了,很难再出顶级算法的样子。我所指的饱和是说围绕目标检测感觉没有什么好文章能发出来了,现有算法很难在短时间有突破了。想请教大家有什么好做的点子么? 种树的左耳答案 饱和是相对于占坑来说的,对于去探索未来踩坑来说,目标检测还远远https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/99169435/

3.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报目前已根据相关论文,基本复现了一个基于边缘计算的视频实时目标检测系统原型。本次汇报将会介绍该系统的实现思想和细节,及其在数据集上的表现。然后分析其缺陷,提出改进的思路和实现方法。 刘啸远 面向SQL 查询范式的自然语言理解 - 调研结果汇报与项目工作计划 https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709

4.很好发论文的创新点:小样本目标检测。在一些特定应用领域,获取很好发论文的创新点:小样本目标检测。在一些特定应用领域,获取大规模且高质量标注的数据十分困难,比如医学图像分析。为了解决这个问题,研究者们提出了小样本目标检测。 小样本目标检测是一种结合了小样本学习和目标检测两者优势的技术,能够在有限的训 - 一见你就欢喜https://www.douyin.com/note/7399597674166553908

5.计算机视觉方向简介基于RGBD的3D目标检测天池技术圈计算机视觉方向简介 | 基于RGB-D的3D目标检测 前言 CNN(convolutional neural network)在目标检测中大放异彩,R-CNN系列,YOLO,SSD各类优秀的方法层出不穷。在2D图像的目标检测上,不少学术界提出的框架已经投入商用。但是,具体落实到自动驾驶、机器人这类应用场景上时,2D场景下的目标检测对于3D真实世界的场景描述依然https://tianchi.aliyun.com/forum/post/64500

6.基于深度学习模型的点云目标检测及ROS实现因此,近年来不少基于深度学习的点云目标检测方法被提出,本文介绍的SqueezeSeg就是其中一种,这类方法使用深度神经网络提取点云特征,以接近于端到端的处理流程实现点云中的目标检测。 论文:SqueezeSeg: Convolutional Neural Nets with Recurrent CRF for Real-Time Road-Object Segmentation from 3D LiDAR Point Cloud, https://m.elecfans.com/article/809286.html

7.深度学习目标检测方法综述出现了越来越多的有关目标检测的论文发表(如图1), 其中包含了目标检测方法的理论创新, 和对已有目标检测模型的改进和推广应用. 由于在目标检测过程中各类目标的大小, 形状, 姿态等各有不同, 同时还受到外部条件如光线, 遮挡等原因[1]影响, 给目标检测带来了一系列困难, 国内外许多学者都对此进行了系统性的研究https://c-s-a.org.cn/html/2022/2/8303.htm

8.CVPR2021最新接收论文合集!22个方向100+篇论文汇总持续更新论文接收公布时间:2021年2月28日 1.CVPR2021接受论文/代码分方向整理 分类目录: 1. 检测 图像目标检测(Image Object Detection) 视频目标检测(Video Object Detection) 三维目标检测(3D Object Detection) 动作检测(Activity Detection) 异常检测(Anomally Detetion) 2. 图像分割(Image Segmentation) 全景分割(Panoptichttps://www.360doc.cn/article/73546223_965868631.html

9.CVPR2021接受论文/代码分方向整理(目标检测+分类+语义分割)论文接收公布时间:2021年2月28日 目标检测: [3] Towards Open World Object Detection(开放世界中的目标检测) paper:Towards Open World Object Detection code:https://github.com/JosephKJ/OWOD 图像分割(Image Segmentation) [2] Few-Shot Segmentation Without Meta-Learning: A Good Transductive Inference Is https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/14506023.html