优质答主摘要包含2D、 3D、雷达、小目标、带方向的、半监督目标检测、弱监督目标定位等。 如有遗漏，欢迎补充。 下载包含这些论文的 WACV 2021 所有论文：『WACV
WACV2021论文大盘点
包含2D、 3D、雷达、小目标、带方向的、半监督目标检测、弱监督目标定位等。 如有遗漏，欢迎补充。 下载包含这些论文的 WACV 2021 所有论文：『WACV
目标检测中回归损失函数L1L
真实值和预测值差别较大时,梯度值足够小(普通L2 loss在这种位置梯度值就很大,容易梯度爆炸) IOU系列 IOU (2016) 论文地址: 《UnitBox: An Advanced Object Detection
毕业设计六基于深度学习算法
YOLOv5是一种通用的目标检测算法,但将其使用到行人、车辆的目标检测时，由于行人、车辆数据集存在着样本不均衡和小目标过多的问题，YOLOv5算法往往难以
CVPR21小目标检测上下文
1. 简要. 在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。. 特别是 检测小目标仍然具有挑战性 ，因为它们分辨率低，信息有限。. 有研究员提出了一种利用上下文的目
CVPR小目标检测上下文和注
有研究员提出了一种利用上下文的目标检测方法来提高检测小目标的精度。. 该方法通过连接多尺度特征，使用了来自不同层的附加特征作为上下文。. 研究员还提出
旋转目标检测方法解读KLDNeurIPS2021
目标检测本来就是对视觉感知没有深入理解情况下的折衷做法,弄个框大概定位几种感兴趣的目标。斜框相对于正框定位准确度已经有所上升了,实际应用中可以在斜框的
目标检测或者其他深度学习方向有比较好发论文的吗
近年来，社区检测得到了快速的发展，这主要是由于复杂网络领域中的大牛Newman提出了一种模块度（modularity
小目标检测研究方向的前景趋势
1 论文背景. 目标检测在过去几年中取得了显著的进展，然而，由于小目标视觉特征较差、噪声较多，小目标检测已成为计算机视觉中最具有挑战性的任务之一。. 此
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小目标检测 如果简单提升分辨率，会造成更多的问题，例如 加重目标尺度的变化问题，影响大目标的检测效果 ... 主要思路是：使用浅网络处理高分辨率图像，使
有研究员提出了一种利用上下文的目标检测方法来提高检测小目标的精度。. 该方法通过连接多尺度特征，使用了来自不同层的附加特征作为上下文。. 研究员还提出
在目标检测公共数据集 MS COCO[1]上,小目标和大目标在检测性能上存在显著差距,小目标 的检测性能通常只有大目标的一半。由此可见,小目标检测仍然是充满挑战的。此外,真实场景是错
论文主要贡献 回顾了深度学习时代小目标检测的发展，并系统地综述了该领域的最新进展，可分为6类：数据处理方法、尺度感知方法、特征融合方法、超分辨率方
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