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实验结果 在MS COCO基准上进行的大量实验表明，我们的VFNet始终以约2.0个具有不同主干的AP超过了强基准，并且我们的Res2Net-101-DCN最佳模型在COCO测试开发上达到了51.3的单模型单尺度AP，实现了各种目标检测器中的最新技术。
汇总 | 国内最全的3D视觉学习资源，涉及计算机视觉、SLAM、三维重建、点云处理、姿态估计、深度估计、3D检测、自动驾驶、深度学习（3D+2D）、图像处理、立体视觉、结构光等方向！汇总 | 3D目标检测（基于点云、双目、单目）
不知不觉2021年已经过去了一个多月，ECCV顶级期刊陆陆续续告一段落，大年初一“计算机视觉研究院”依然给大家分享目标检测领域优秀的算法及框架！. 主要包括：弱监督目标检测、目标检测定位提精、带方向目标的检测、Anchor-free 目标检测、点云目标检测和少 ...
计算机视觉和模式识别领域的SCI期刊 计算机视觉和模式识别领域的代表就是四大顶会了：ICCV、ECCV、CVPR、NIPS，还有就是难度最高的PAMI了，这些都让人望而生畏。那么除了这些耳熟能详的期刊
IEEE Trans. On Image Processing(简称TIP) 是图像处理领域top期刊之一，对研究的创新性和完整性要求比较高。最近中的一篇，从2017年2月底到11月初，历经8个多月，三轮审稿，最终接受，算是对博士生涯的一个圆满交代。论文初步上传后，有一个 ...
目标检测 即找出图像中所有感兴趣的物体，包含物体定位和物体分类两个子任务，同时确定物体的类别和位置。1.3 传统算法概述 传统目标检测的方法一般分为三个阶段:首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然 后对这些区域提取特征，最后 ...
CVPR 2020 会议上，有哪些目标检测论文值得关注？选自heartbeat，作者：Derrick Mwiti，机器之心编译，参与：陈萍。 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…
至于期刊，最顶级的当然还是IPAMI和IJCV，是图像领域的双牛并立，还有一个JMLR，业界影响力也很大，但不知为何JCR分区被分为三区，沦为和一些SCI水刊同档次，国内的朋友投这个期刊的也比较少。次一级的有，TIP、PR，业内也非常认可，但是TIP的发表在2020年，你觉得计算机视觉有哪些值得研究的领域？2020-10-20计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？2018-11-9查看更多结果
参加滴滴无人驾驶算法大赛，在多方面参考了几篇目标检测和多视角检测融合等文献，最终团队确定了一下两篇论文作为比赛的参考：A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object DetectionMulti-View 3D Object Detection
哪些期刊有模板？ ACS，RSC，Wiely旗下的期刊都是有论文模板的；Springer旗下的期刊有些有模板，比如Nano research, 有些并没有； Science，Nature系列貌似并没有严格的模板（如果编辑让你改格式了，那么恭喜你）， ELsvier虽然对格式要求很多，但是并没有严格的模板可供使用。
以此3D检测器的工作不受外在参数变化的影响,并在现实情况下产生准确的结果,例如,坑洼不平的道路,在之前几乎所有现有的单目检测器都无法处理。实验表明,在使用单目相机的KITTI3D...
3D目标检测在ECCV20的文章中呈现依旧火热的研究趋势,本文对目前笔者看到过的ECCV20和ACMMM20的3D目标检测文章做一个汇总,分类方法按照该方法是否在对应数据集上实验作为分类方法。...
本人硕士，自己写了一篇关于深度学习目标检测方向的论文，理论创新度较一般，效果还不错。求该方向期刊...
长期从事计算机视觉、遥感图像解译等领域的交叉研究,围绕图像结构分析、目标检测和场景解译在IEEETPAMI/TIP/TGRS,IJCV,ISPRSJ.P&RS,CVPR等期刊和等会议上发表学术论文100余篇,...
现有的基于LiDAR的三维目标检测大多集中在单帧检测上,而忽略了连续点云帧的时空信息。本文提出了一种基于点云序列的端到端在线三维视频目标检测方法。该模型包括空间特征编码组件和...
Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征,进行再加工及合理利用,有利于下一步head的具体任务学习。本文按照Neck的六种分类顺序对主流Neck进行阶段性...
目标检测在自动驾驶,移动机器人等场景中有重要应用。基于深度学习的3D目标检测主要分为4种方法,简单记录一下MV3D、VoxelNet/PointPillars、PointRCNN、PointPa...
https://blog.csdn.net/lxy_2011/article/details/89884828
Voxel-based方法可以有效地提取目标特征,但不能保存目标细粒度的3D结构;Point-based特征可以更准确地表示3D结构,但计算量大。因此,本文提出新的single-stage的3D目标检测框架,同时包...
2D检测,输出分类的heatmap和粗估计的目标中心,还有与真实2D边框中心的偏差,边框大小等。3D检测,预测3D中心投影和2D粗估计中心的偏差,其他包括3D边框大小和朝向等。损失函数共包括7项:1个前景/背...