优质答主摘要在这篇文章中，我们考虑一个更实际但更具挑战性的问题，开放集半监督对象检测（OSSOD）。 我们首先发现，现有的SSOD方法在开放集条件下获得较低的性
ECCV2022
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这篇论文提出了一个新的半监督目标检测模型 Dense Teacher,推翻了当前流行的用 thresholding 生成 hard pseudo label 的范式,Teacher 模型仅提供 dense pseudo label,能够有
求问目标检测现在还有哪些可以
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
3D目标检测精度不高是中心点
例如基于深度图像的3D目标检测、自/半/弱监督3D目标检测、端到端自动驾驶系统中的3D目标检测等。
目标检测发论文难吗目标检测代
本篇是免费的文章重复率检测类有关的方法,是解答论文重复率检测相关疑问。 一、在万方上发论文难吗 在万方上发论文难不难是相对的。 比起核心发普刊就会比较
CVPR2021Instant
论文链接: 1. 背景 1.1 为什么需要半监督学习 这些年,数据驱动的深度学习技术在各种视觉任务中(图像分类、目标检测,实例分割,视频检测等)大展身手
最新CV领域综述性论文速递涵
基于深度学习(DL)的目标检测已经取得了很大的进展,这些方法通常假设有大量的带标签的训练数据可用,并且训练和测试数据从相同的分布中提取。然而,这两个假设在实践中并不总是成立的。
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2D目标检测 [1] MUM : Mix Image Tiles and UnMix Feature Tiles for Semi-Supervised Object Detection(混合图像块和 UnMix 特征块用于半监督目标检测) paper
在这篇文章中，我们考虑一个更实际但更具挑战性的问题，开放集半监督对象检测（OSSOD）。 我们首先发现，现有的SSOD方法在开放集条件下获得较低的性
这篇论文提到目前大部分解决弱监督目标检测的方法大都是使用2个分离的过程:基于MIL的网络对proposals分类后进行NMS的结果作为ground truth,再以这些ground truth来训练一个全监督目
self-EMD核心思想 提出了一个应用于目标检测的自监督表示学习方法——self-EMD，可以直接采用COCO数据集（non-iconic）进行训练，不像传统的方法
摘要： 基于LiDAR的3D目标检测的进展大大促进了自动驾驶和机器人技术的发展。. 然而，由于LiDAR传感器的局限性，物体的形状在遮挡和远处的区域会出现劣
题报告是硕士学位毕业论文工作的重要环节,是指为阐述、审核和确定学位论文题目而做的专题书面报告,它是硕士实施学位论文课题研究的前瞻性计划和依据,是监督和
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