【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
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直播结束后提供直播课件
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