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2020-12-03 電子工程專輯

目標檢測是近年來理論和應用的研究熱點，它是圖像處理和計算機視覺學科的重要分支，也是智能監控系統的核心部分，同時目標檢測也是泛身份識別領域的一個基礎性算法，對後續的人臉識別、步態識別、人群計數、實例分割等任務起著至關重要的作用。


在深度學習浪潮到來之前，目標檢測精度的進步十分緩慢，靠傳統依靠手工特徵的方法來提高精度已是相當困難的事，而在卷積神經網絡（CNN）出現之後，其所展現的強大性能，吸引著學者們將CNN遷移到了其他的任務，也包括著目標檢測任務。


目標檢測這一基本任務仍然是非常具有挑戰性的課題，存在很大的提升潛力和空間。從RCNN到Fast RCNN，再到Faster RCNN，一直都有效率上的提升，那麼如何深入了解目標檢測，掌握模型框架的基本操作？

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    CVPR 2020 會議上，有哪些目標檢測論文值得關注？目標檢測是計算機視覺中的經典問題之一。憑藉大量可用數據、更快的 GPU 和更好的算法，現在我們可以輕鬆訓練計算機以高精度檢測出圖像中的多個對象。前不久結束的 CVPR 2020 會議在推動目標檢測領域發展方面做出了一些貢獻，本文就為大家推薦其中 6 篇有價值的目標檢測論文。
  • 我看到了!我的眼睛能看到了!(圖)
    2012年07月16日 03:21  稿源：中安在線-安徽商報   分享到： 屈志國醫生正在給劉文靜做檢查　　7月15日，對於張影、劉文靜這兩個15歲的花季少女來說，註定是一個會銘記一生的日子
  • 這是我看到的最好的答案
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