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发布时间：2023-02-08 22:27:10 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。 凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud
一共搜集了65篇2D目标检测论文，涉及：通用目标检测、旋转目标检测、Few-shot/自监督/半监督/无监督目标检测等方向。 最新！ CVPR 2021 视觉Transformer论文大盘点（43篇）
（3）利用分类器进行识别，比如常用的SVM模型。 目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：两阶段（Two Stages）的目标检测算法；一阶段（One Stage）目标检测算法。 两阶段（Two Stages）：首先由算法（algorithm）生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本（Sample）分类。
