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在这里，我们总结了各个论文的结果，因此您可以完整分析和对比它们。然后，我们根据GoogleResearch...12篇深度学习目标检测必读论文本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。
GoogleBrain在EfficientNet的基础上提出了针对于物体检测的可扩展模型架构EfficientDet。.EfficientDet主要包括两方面贡献：.1.新的多尺度特征金字塔BiFPN（Bi-directionalfeaturepyramidnetwork，在simplifiedPANet上引入了lateralshortcut）和weighted-BiFPN（在不同scale的特征进行融合…
备注：Waymo39.12MOTA,14FPS.RetinaTrack也是同之前的联合检测和的算法一样的框架，从名字也知道是基于RetinaNet的，但是论文中是以自动驾驶为背景进行介绍的，没有在MOTChallenge赛道比拼，倒是跟Tracktor++进行了比较。.首先我们回顾一下RetinaNet的结构...
最近，多篇论文表明，通过直接搜索目标检测模型可以获得更好的延迟-精度权衡。MnasFPN是移动检测模型的一个强大的检测NASBaseline，它使用对移动友好的搜索空间搜索特征金字塔，极大地利用了深度可分离卷积。
本文盘点CVPR2020所有目标检测相关论文，总计64篇论文，感觉最大的特点是3D目标检测研究工作很多有21篇，尤其是工业界单位，可能是自动驾驶热带来的。2D目标检测依然很热，神经架构搜索也开始在此领域发力。少样…
本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时，作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内...
什么检测器能够兼顾准确率和模型效率？如何才能实现？去年11月底，谷歌大脑提出EfficientDet，在广泛的资源限制下，这类模型的效率仍比之前最优模型高出一个数量级。具体来看，结构只使用了52M参数、326BFLOPS的EfficientDet-D7在COCO数据集上实现了51.0mAP，准确率超越之前最优检测器（+0.3%mAP...
这篇论文思路等等也非常适合刚刚开始做学术时候写文论参考使用，你看，它有创造性(半监督学习用在了目标检测上)，理论基础扎实(体现在专业词汇丰富，也介绍了其他相关论文，做个小综述论文都够了)，工作量够够的(大量的对比试验)，实验效果好(map
设计针对目标检测任务的对比学习框架，指导原则是什么？针对上面的分析，作者提出了三个原则：1）基于对比学习的方法比分类或聚类好。2）同时保持低级和高级特征来进行目标检测。3）除了全局图像特征外，localpatch特性对目标检测也至关重要。3.2
目标检测能够既准确又快速吗？我们常常有一个概念，SSD等单阶段目标检测器很快，但准确性比不上MaskR-CNN等两阶段目标检测器，尽管两阶段目标检测推断速度要慢许多。那么有没有一种兼顾两者的目标检测器？设计这样的检测器又会出现什么挑战？
在这里，我们总结了各个论文的结果，因此您可以完整分析和对比它们。然后，我们根据GoogleResearch...12篇深度学习目标检测必读论文本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。
GoogleBrain在EfficientNet的基础上提出了针对于物体检测的可扩展模型架构EfficientDet。.EfficientDet主要包括两方面贡献：.1.新的多尺度特征金字塔BiFPN（Bi-directionalfeaturepyramidnetwork，在simplifiedPANet上引入了lateralshortcut）和weighted-BiFPN（在不同scale的特征进行融合…
备注：Waymo39.12MOTA,14FPS.RetinaTrack也是同之前的联合检测和的算法一样的框架，从名字也知道是基于RetinaNet的，但是论文中是以自动驾驶为背景进行介绍的，没有在MOTChallenge赛道比拼，倒是跟Tracktor++进行了比较。.首先我们回顾一下RetinaNet的结构...
最近，多篇论文表明，通过直接搜索目标检测模型可以获得更好的延迟-精度权衡。MnasFPN是移动检测模型的一个强大的检测NASBaseline，它使用对移动友好的搜索空间搜索特征金字塔，极大地利用了深度可分离卷积。
本文盘点CVPR2020所有目标检测相关论文，总计64篇论文，感觉最大的特点是3D目标检测研究工作很多有21篇，尤其是工业界单位，可能是自动驾驶热带来的。2D目标检测依然很热，神经架构搜索也开始在此领域发力。少样…
本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时，作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内...
什么检测器能够兼顾准确率和模型效率？如何才能实现？去年11月底，谷歌大脑提出EfficientDet，在广泛的资源限制下，这类模型的效率仍比之前最优模型高出一个数量级。具体来看，结构只使用了52M参数、326BFLOPS的EfficientDet-D7在COCO数据集上实现了51.0mAP，准确率超越之前最优检测器（+0.3%mAP...
这篇论文思路等等也非常适合刚刚开始做学术时候写文论参考使用，你看，它有创造性(半监督学习用在了目标检测上)，理论基础扎实(体现在专业词汇丰富，也介绍了其他相关论文，做个小综述论文都够了)，工作量够够的(大量的对比试验)，实验效果好(map
设计针对目标检测任务的对比学习框架，指导原则是什么？针对上面的分析，作者提出了三个原则：1）基于对比学习的方法比分类或聚类好。2）同时保持低级和高级特征来进行目标检测。3）除了全局图像特征外，localpatch特性对目标检测也至关重要。3.2
目标检测能够既准确又快速吗？我们常常有一个概念，SSD等单阶段目标检测器很快，但准确性比不上MaskR-CNN等两阶段目标检测器，尽管两阶段目标检测推断速度要慢许多。那么有没有一种兼顾两者的目标检测器？设计这样的检测器又会出现什么挑战？
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