发表有关目标检测的小论文

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所提出的 Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation(DCNet),旨在充分利用标注过的新目标的特征,并捕获查询目标的细粒度特征,来解决小样本检测问题。并证明在 PA

CVPR2022目标检测论文 整理（持续更新） 浅谈CVPR2022的几个研究热点 06-25 8849 CVPR2022刚刚结束，作为影响力最广的视觉盛会，今年又有一批优秀的

YOLOv5是一种通用的目标检测算法,但将其使用到行人、车辆的目标检测时，由于行人、车辆数据集存在着样本不均衡和小目标过多的问题，YOLOv5算法往往难以

研究员还提出了具有注意机制的目标检测,它可以关注图像中的目标,并可以包括来自目标层的上下文信息。实验结果表明,该方法在检测小目标方面的精度高于传统的SSD框架。 2 背景 下图显

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这篇论文是对,CMU与rbg的online hard example mining(OHEM)改进,hard example mining是一个针对目标检测的难例挖掘的过程,这是一个更充分利用数据集的过程。实际上在RCNN训练SVM时

近日,广东金融高新区“区块链+”金融科技研究院联合湖南科技大学计算机科学与工程学院撰写关于《Deep Learning Object Detection(基于深度学习的目标检测综述)

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