目标检测论文属于哪个方向

目标检测越来越偏向于3D目标，特别是基于点云数据的检测网络。3D检测用于获取物体在三维空间中的位置和

CVPR2021目标检测方向论文 [1] Distilling Object Detectors via Decoupled Features [2] Positive-Unlabeled Data Purification in the Wild for Object Dete

总结:从上面这些文章可以看出,目前目标检测的研究方向是:1)新的特征描述子的挖掘;2)一个好的级联分类器的训练;3)在大量滑动窗口下的检测算法改进;4)基于Part-M

识别、重建、分割、配准. ## 遥感与航空影像分析. ## 工业视觉检测. 缺陷检测、共件计数、尺寸测量. ## 智能无人驾驶. 车道线检测，交通标志检测、车辆检测、车牌号识别、车辆属性识别，ADAS等. ## SLAM与机器人. 自主定位、导航与即时地图构建.

CVPR2017的文章，已经是非常经典的文章了，在很多论文里基本都属于baseline一类的存在，CVPR2018里也有一些论文基于FPN做出了很不错的效果。. 其实对于做目标检测来说，FPN属于必读的文章，之前也已经了解了算法，但是感觉不自己过一下

一、目标检测框架,从专注精度的Faster R-CNN相关系列,到专注速度的YOLO系列,未来的目标检测研究方向更专注于精度和速度的平衡,这也是过去的很多网络在SSD框架

【1】多方向目标检测:水平边界框上的滑动顶点 《Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection》 时间:20191123 作者团队:华科(白翔组)&武大

目标检测是计算机视觉中的经典问题之一,而图神经网络是目前较热的研究方向,两者是否有一些结合的思考呢?下面给大家介绍6篇有价值的目标检测论文,希望对大家的研究和工作有所帮助~

现在2021年了，目标检测领域还有哪些方向可以做呢？首先我们需要了解目标检测领域在学术界究竟发展到了什么程度？目标检测发展至今已有多年历史，下图1-1展示了从2001年至2021年目标检测发展路线图。