前言阅读CVPR2019并总结CVPR2019目标检测方法进展综述2、Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09630论文解读：https://mp.weixin.qq.com/s/6QsyYtEVjavo
目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代大多数目标检测器的框架是 two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习问题：1）区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签；2）回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比（IoU）或其它指标。最后，通过一个 NMS 过程移除冗余的边界框（对同一目标的重复检测）。本文...
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2021-08-13 09:55:01
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论文链接https://arxiv.org/abs/1902.096301.Motivation 包围框回归是2D/3D 视觉任务中一个最基础的模块，不管是目标检测，目标跟踪，还是实例分割，都依赖于对bounding box进行回归，以获得准确的定位效果。目前基于深度学习的方法想获得更好的检测性能，要么是用更好的backbone，要么是设计更好的策略提取更好的feature,然而却忽视了bound
CVPR2019目标检测方法进展综述 置顶 2019年03月20日 14:14:04 更多 分类专栏： 机器学习 人工智能 AI SIGAISIGAI特约作者陈泰红研究方向：机器学习、图像处理目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代大多数目标检测器的框架是 two-s
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2019-09-04 19:43:00
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1. 前言看过前几天【CNN调参】目标检测算法优化技巧的同学应该知道，ASFF的作者在构建Stronger YOLOV3 BaseLine的时候就用到了Guided Anchoring这种Trick。这篇论文题目为《Region Proposal by Guided Anchoring》，中了CVPR 2019。这篇论文提出了一种新的Anchor生成方法Guided Anchoring，
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2022-04-19 15:04:52
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分类最好：http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper#6
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2021-07-21 09:58:58
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大概总结了一下CVPR2022目标检测领域的文章，并未包括跨域和3D目标检测。 个人总结，难免有疏漏，大家参考一下就好。CVPR 2022一、常规目标检测1. MViTv2: Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection作者Yanghao Li, Chao-Yuan Wu, Haoqi Fan, K
【论文速递】CVPR2021 - 通过解耦特征的目标检测知识蒸馏【论文原文】：Distilling Object Detectors via Decoupled Features博主关键词： 目标检测，知识蒸馏摘要：知识蒸馏是一种广泛使用的范式，用于将信息从复杂的教师网络继承到紧凑的学生网络并保持强劲的表现。与图像分类不同，目标检测器更加复杂，具有多个损失函数，其中语义信息所依赖的特征是混乱的。在
2019CVPR检测论文20篇：
目录
2019CVPR检测论文20篇：
检测
行人重识别、行人检测6篇
人脸6篇
检测
1、Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving
作者：Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Shaojie Shen
论文链接：https://arxiv.org/abs/1902
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2021-07-29 13:48:16
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx活体检测目前已经应用很广，在安防和支付等领域应景很普及了，下面介绍两篇比较好的活体检...
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2021-10-26 16:32:31
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 ：datayx活体检测目前已经应用很广，在安防和支付等领域应景很普及了，下面介绍两篇比较好的活体检...
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2022-04-25 20:35:24
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前言今天为大家介绍一篇CVPR 2018的一篇目标检测论文《Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection》，简称为RefineDet。RefineDet从网络结构入手，结合了one-stage目标检测算法和two-stage目标检测算法的优点重新设计了一个在精度和速度均为SOTA的目标检测网络。论文的思想值得仔细推敲，我们下面
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2022-04-19 14:26:03
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【论文速递】CVPR2021 - 用于目标检测的通用实例蒸馏【论文原文】：General Instance Distillation for Object Detection获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9577671博主关键词： 目标检测，知识蒸馏，通用推荐相关论文：-无摘要：近年来，知识蒸馏已
CVPR2019会议信息如下：CVPR2019一共收到5165篇有效投递，一共接收了1300篇。mark一下2019
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2022-07-14 12:10:05
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综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
CVPR2019目标检测论文看点：并域上的广义交 Generalized Intersection over Union Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for BoundingBox Regression 并域上的广
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2020-03-16 11:00:00
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CVPR2019：无人驾驶3D目标检测论文点评 重读CVPR2019的文章，现在对以下文章进行点评。 Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法，包
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2020-03-16 09:12:00
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机器学习AI算法工程 公众号： datayxCVPR2018上关于目标检测（object detection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享，每篇文章都有详细的博客笔记，可以点击链接阅读。1、Cascaded RCNN 详细内容请移步：Cascade RCNN算法笔记Cascaded RCNN这篇
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2021-10-26 15:26:52
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YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务，该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务，简单来说，找到图片中
特征融合分类在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类
