目标检测与识别论文 目标检测论文有哪些？
目标检测论文有哪些？
目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。 凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud
目标检测的意义是什么？
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。
一共搜集了多少篇2d目标检测论文？
一共搜集了65篇2D目标检测论文，涉及：通用目标检测、旋转目标检测、Few-shot/自监督/半监督/无监督目标检测等方向。 最新！ CVPR 2021 视觉Transformer论文大盘点（43篇）
如何检测小目标？
由于低分辨率低，像素有限，小目标检测很困难。 例如，通过只看下图上的目标，人类甚至很难识别这些物体。 然而，通过考虑到它位于天空中的背景，这个物体可以被识别为鸟类。 因此，我们认为，解决这个问题的关键取决于我们如何将上下文作为额外信息来帮助检测小目标。