目标检测小论文哪些创新点

单就检测来说，2018年顶会出的目标检测论文也并不算少。 下面是我个人就目标检测算法在深度学习领域未来研究的一些看法： 1.从专注精度的Faster RCNN

第一，理论创新，本文以某某理论为切入点，以某某理论作为论文的主要贯穿点，紧紧围绕该观点进行. 第二，研究框架创新，在借鉴国内外研究的基础上，大胆的

请问如果从发论文 的角度 首页 知学堂 会员 发现 等你来答 切换模式 登录/注册 目标检测 ... 师兄师姐们的建议，顶会是要有大一点的创新点，同时论文相关领域

首先,他们测试了不同的预训练骨干网络用于F-RCNN的小目标检测。结果表明,ResNet-50的效果最好。他们已经选择了最适合他们测试网络的数据集的最佳锚尺寸。此外,就像之前关于寻找小人

以DyHead为例，DyHead在COCO测试集上小目标的平均精度（mAP）度量仅为28.3%，显著落后于中型和大型目标

pdf. 创新点：. 优化了池化注意力机制: (a)移位不变的位置嵌入，即使用分解的位置距离引入transformer块的位置信息; (b)残差池化连接，以补偿注意力计算中的池化

目标检测论文（尤其针对一些小目标的可能改进方法）. 小目标检测难3大原因：目标本身尺度变化、图像分辨率以及环境因素。. 本文针对多尺度训练了不同的检

论文题目 Voxel-FPN: multi-scale voxel feature aggregation in 3D object detection from point clouds 该论文由海康威视出品,虽然结构简单,但效果就是好。