學(xué)術(shù)不端文獻(xiàn)論文查重檢測系統(tǒng) 多語種 圖文 高校 期刊 職稱 查重 抄襲檢測系統(tǒng)
目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的經(jīng)典問題之一。 憑借大量可用數(shù)據(jù)、更快的 GPU 和更好的算法,現(xiàn)在我們可以輕松訓(xùn)練計(jì)算機(jī)以高精度檢測出圖像中的多個(gè)對(duì)象。 前不久結(jié)束的 CVPR 2020 會(huì)議在推動(dòng)目標(biāo)檢測領(lǐng)域發(fā)展方面做出了一些貢獻(xiàn),本文就為大家推薦其中 6 篇有價(jià)值的目標(biāo)檢測論文。 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud
目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理的一個(gè)熱門方向,廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、智能視頻監(jiān)控、工業(yè)檢測、航空航天等諸多領(lǐng)域,通過計(jì)算機(jī)視覺減少對(duì)人力資本的消耗,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
一共搜集了65篇2D目標(biāo)檢測論文,涉及:通用目標(biāo)檢測、旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測、Few-shot/自監(jiān)督/半監(jiān)督/無監(jiān)督目標(biāo)檢測等方向。 最新! CVPR 2021 視覺Transformer論文大盤點(diǎn)(43篇)
由于低分辨率低,像素有限,小目標(biāo)檢測很困難。 例如,通過只看下圖上的目標(biāo),人類甚至很難識(shí)別這些物體。 然而,通過考慮到它位于天空中的背景,這個(gè)物體可以被識(shí)別為鳥類。 因此,我們認(rèn)為,解決這個(gè)問題的關(guān)鍵取決于我們?nèi)绾螌⑸舷挛淖鳛轭~外信息來幫助檢測小目標(biāo)。