# 深度学习目标检测方向好发论文吗？
## 引言
随着人工智能的飞速发展，深度学习已成为计算机视觉领域研究的热门话题。其中，目标检测是一个重要的研究方向。最近几年，相关研究成果层出不穷，论文发布频率也越来越高。那么，在深度学习目标检测领域，是否容易发论文呢？本文将对此进行探讨，并给出一些相关的代码示例，帮助读者更好理解这一领域的研究价值。
## 深度学习与目标检测
目标检测的任务是识别图像
原创
2024-10-24 06:03:46
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下面是博主个人就目标检测算法在深度学习领域未来研究的一些看法：1.从专注精度的Faster RCNN、RFCN相关系列，以及专注速度的YOLO系列，未来的方向更专注于精度和速度的结合，这也是过去的很多模型在SSD系列上产生的原因，主要代表有RefineDet、RFBNet等。所以SSD系列的研究会成为主流。2.目标选框从Region Based 和Anchor Based到基于角点，甚至是基于se
深度学习论文精读（1）：ResNet深度的神经网络往往难以训练，而这篇文章则提出了一个残差学习的框架，使得神经网络能在更深的层数中获得更好的效果。论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition译文地址：作者github地址：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 文章目录深度学习论文
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2024-01-14 21:11:49
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种树的左耳答案饱和是相对于占坑来说的，对于去探索未来踩坑来说，目标检测还远远没有达到饱和的地步。只是说想发简单的好论文越来越难了，并不是说不会有什么突破了。单就检测来说，2018年顶会出的目标检测论文也并不算少。下面是我个人就目标检测算法在深度学习领域未来研究的一些看法：1.从专注精度的Faster RCNN、RFCN相关系列，以及专注速度的YOLO系列，未来的方向更专注于精度和速度的结合，这也是
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2023-05-19 21:28:21
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Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection1.思想简介2.相关工作及一些证明Iterative BBox及对比Iterative Loss3.Cascade R-CNN的实现与结果4.总结 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection论文链接：https:
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2024-06-05 08:02:33
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Feature Pyramid Networks for Object Detection1. 问题介绍2. 具体实现网络结构在Faster RCNN当中的使用3.实验结果4. 总结 Feature Pyramid Networks for Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码链接：未公开，github上有第三方代码
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2024-05-28 23:33:37
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一、IOU-Net 1，极大值抑制移除重复的候选框，候选框移除的依据是分类的得分，对于一些得分低的候选框有可能会距离groundtruth更近一点，这样就会导致最终指标的下降。作者提出了根据回归的分来判断最后的指标 2，提出optimization-based bbox refinement替换传统的regression-based方法，提高了回归部分的可解释性。 3.提出了Precise ROI
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2024-05-10 18:59:33
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论文题目：SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC摘要DeepSort是在Sort目标追踪基础上的改进。引入了在行人重识别数据集上离线训练的深度学习模型，在实时目标追踪过程中，提取目标的表观特征进行最近邻匹配，可以改善有遮挡情况下的目标追踪效果。同时，也减少了目标ID跳变的问题。核心思想算法的核心思想还是用
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2024-03-23 11:28:11
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0 前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章，学长带大家简单的解读yolov7，目的是对yolov7有个基础的理解。从 2015 年的 YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018 年的 YOLOV3，到2020年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出现的 YOLOV6 和 YOLOV7 可以说 YOLO
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2024-08-18 21:37:54
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1、Mask Scoring R-CNN 本文章中作者所提出的问题是在Mask-RCNN中Mask分支的评分标准是通过判断分割区域是否在检测框中来计算的，这个评分标准对于Mask分支来说依然存在划分缺陷。为此这篇文章的作者增加了一个分支为Mask进行评分，构建损失函数联合训练来提高检测效果。 这是该文章中提出了网络结构，实际上在操作不是很难，看到网络结构下方有个MaskIOU Head
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2024-03-29 14:16:09
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很多人都是非Python专业人士，学Python编程知识可以帮助解决一些问题，如网络爬虫，当我们需要采集数据的时候使用它就可以大大提高工作效率了。对于广大上班族而言，时间和精力主要问题，学习Python编程语言为了能提高工作效率。学Python不是单纯的为了增加知识储备，Python本质上是一个工具和手段，最终目的是要通过它来帮我们解决实际工作中遇到的问题。专业的数据分析岗位需要会使用Python
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2024-09-01 10:08:56
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一、《BERT4GCN: Using BERT Intermediate Layers to Augment GCN for Aspect-based Sentiment Classification这是一篇图神经网络用于方面级情感分类的文章，其中对GCN的结合比较新奇。1、基于图的方面级情感分类已经证明有很好的效果，特别是在使用预训练模型的情况下。然而，他们忽略了序列特征，并没有充分利用预训练模
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2023-11-24 13:47:23
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一、DeepSORT 诞生的逻辑DeepSORT，是SORT的升级版。对SORT不了解的朋友建议先看我之前写的一篇博客，再来阅读这篇文章。我们知道，SORT是一种十分简单而实用的跟踪器，能以超过200帧/秒的速度跟踪目标。多目标跟踪问题，说白了就是数据关联（data association）问题，即如何把两组数据的元素一一匹配起来。在基于检测的跟踪算法（Tracking-by-Detection,
作者 | Black 编辑 | 汽车人1. 前言：做为被动传感器的相机，其感光元件仅接收物体表面反射的环境光，3D场景经投影变换呈现在2D像平面上，成像过程深度信息丢失了。而当我们仅有图片时，想要估计物体在真实3D场景中所处的位置，这将是一个欠约束的问题。 2. 几何求解分类、2D目标检测等图像任务已经在工业界得到广泛应用，可以认为是已经解决了
图学习笔记（三）：图与图学习回顾六. 图神经网络（Graph Neural Networks）一、 什么是图神经网络二、 有哪些图神经网络符号定义1. 图卷积网络（Graph Convolution Networks，GCNs）GCN方法分类：两类1.1 基于谱的GCNs方法1.2 基于空间的GCNs方法基于谱的模型缺点：1.3 基于组合的空间GCNs方法——MPNNs和GraphSage2.
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2024-01-26 22:15:36
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在深度学习领域，图神经网络早已成为热门话题。去年年底，有人统计了 2019 年到 2020 年各大顶会提交论文关键词的数据。结果显示，「graph neural network”」的增长速度位列榜首，成为上升最快的话题。在图神经网络出现之前，尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据已经得到了更广泛的应用，它们也需要有效的分析。例如，在电子商务领域，基于图的学习系
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2023-11-06 22:21:39
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要投一个期刊，但是对期刊的模板格式字数等要求完全不知道，只能上官网啃。将啃得过程总结如下，以备不时之需。 目录1. Guide to authors1.1 manuscript submissionbrief guide to manuscript submission1. Cover letter 2. Main manuscript3. Figures4. Statisti
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2024-08-21 11:43:35
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目录一. 算法概述二. Default box三. 正负样本四. 网络结构五.使用注意
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一. 算法概述本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。与faster rcnn相比，该算法没有生成 proposal 的过程，这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测，传统的做法是先将图像转换成不同大小（图像金字
CNN卷积神经网络相关(分类，backbone)LeNet 卷积神经网络的里程碑。由2个卷积层、2个池化层和2个全连接层组成，卷积核大小是5 * 5，池化层大小为2 * 2，最后通过softmax输出。AlexNet 卷积神经网络崛起之作。由5个卷积层和3个全连接层组成，输出为softmax。 贡献：ReLU 激活函数。极大缓解了梯度消失问题，速度也比之前的sigmoid函数和tanh函数快。重叠
文章目录一、检测相关(12篇)1.1 Linear Object Detection in Document Images using Multiple Object Tracking1.2 Hybrid Energy Based Model in the Feature Space for Out-of-Distribution Detection1.3 BEV-IO: Enhancing B
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2024-04-12 11:21:30
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