【论文推荐】《目标检测》必看的8篇论文【附pdf】 目标检测是计算机视觉里面十分重要的任务。 作为计算机视觉中众多基础问题中的一个，目标检测成为了许多其他计算机视觉任务的基础，比如：实例分割，目标跟踪和姿态估计等。 深度学习的飞速发展使得目标检测重获新生，以至于其获得了重大突破，并使其成为了研究的热点。目标检测如今已经广泛的应用于现实生活中的各种应用之中：无人驾驶、机器人视觉、视频监控等。 本文就为大家推荐其中8篇最新的目标检测论文。 [1] 通过语义对齐匹配加速 DETR 收敛 Accelerating DETR Convergence via Semantic-Aligned Matching [2]自动驾驶中用于单目 3D 目标检测的伪立体 Pseudo-Stereo for Monocular 3D Object Detection in Autonomous Driving [3]在全景分割的指导下，用于基于 LiDAR 的 3D 对象检测的多功能多视图框架 A Versatile Multi-View Framework for LiDAR-based 3D Object Detection with Guidance from Panoptic Segmentation [4]带有形状引导标签增强的弱监督 3D 对象检测 Back to Reality: Weakly-supervised 3D Object Detection with Shape-guided Label Enhancement [5] 用于 LiDAR 3D 对象检测的点密度感知体素 Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection [6] 用于多模态 3D 目标检测的激光雷达相机深度融合 DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection [7] 视频伪装对象检测的隐式运动处理 Implicit Motion Handling for Video Camouflaged Object Detection [8] 共同显著性目标检测的综合特征挖掘 Democracy Does Matter: Comprehensive Feature Mining for Co-Salient Object Detection 那么这些目标检测的论文怎样才能又好又快地吃透呢？ 无非三个步骤：泛读、精读、代码复现。 我请到了在BAT做算法工程师的张师兄，系统地梳理yolo系列与目标检测技术，并重点谈一谈yolo v5及其代码实现。 01 yolo系列直播主讲人 主讲人张师兄 1.BAT在职算法工程师 2.主攻计算机视觉、目标检测、人脸识别等领域 3.参加1项国家自然基金项目、1项省级自然基金项目 4.发表3篇论文、3项国家专利 02 yolo系列直播内容 直播时间 6月23日-6月24日连续2天 1、6月23日20:30直播 1.为什么要学习目标检测论文 2.目标检测发展历程与前进方向 3.YOLO V3回顾和YOLO V3理论知识详解 4.注意事项 2、6月24日20:30直播 1.YOLO V5论文精读 2.YOLO V5细节讲解 3.实验结果分析 4.论文总结 扫码支付0.1元预约直播 直播结束后提供直播课件