物体检测排行榜和论文数值

对于现在的研究者来说比较重要的两个年份的数据集是 PASCAL VOC 2007 与 PASCAL VOC 2012，这两个数据集频频在现在的一些检测或分割类的论文当中出现

目前研一下,之前一直看的2D目标检测这条线,论文看了挺多,但是老师突然让换方向做3D目标检测,想请问下有没有论文阅读顺序推荐,或者比较高质量的surv…显示全部 ​ 关注者210 被浏览1

物体检测模型的输出是非结构化的，事先并无法得知输出物体的数量、位置、大小等，因此物体检测的评价算法就稍微复杂一些。 对于具体的某个物体来讲，我们

第五行为物体类别概率P,对应的类别位置,该标签数值为1,其余位置为0,与分类网络相同。 此时再来看\\lambda_{coord}与\\lambda_{noobj},Yolo面临的物体检测问题,是一个典型的类别数目不

论文地址: 摘要:本文针对物体检测中的环境变化多样、物体尺度变化不一、搜索空间巨大等挑战性问题,围绕特征构建、模型优化和应用等方面

该论文提出了一个通用、高性能的自动驾驶检测器,首次实现3D物体检测精度与速度的兼得,有效提升自动驾驶系统安全性能。目前,该检测器在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV排行榜上排名第三。 论文地

【目标检测】开源 | 一个更强的YOLOv3 baseline， COCO数据集60 FPS时达到了38.1％AP 在目标检测中，特征金字塔表示是解决尺度变化问题的常用方法。但

物体检测（object detection）是计算机视觉中一个重要的分支，其大致功能是在一张图片中，用最小矩形框框出目标物体位置，并进行分类。. 先上图，Yolo v1可以

近期,阿里巴巴达摩院的一篇论文入选计算机视觉顶会 CVPR 2020,该论文提出了一个通用、高性能的自动驾驶检测器,首次实现 3D 物体检测精度与速度的兼得,有效提升自动驾驶系统安全性能。 3D 目标检测

其中每行的4个值[x1,y1,x2,y2]代表矩形左上和右下角点坐标。9个矩形共有3种形状,长宽比为大约为:width:height = [1:1, 1:2, 2:1]三种,如图6。实际上通过anchors就引入了检测中常用