小心!天眼无处不在,教你图像检测的攻与防
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2022-01-15 18:26
目标检测是计算机视觉中的经典问题之一,而图神经网络是目前较热的研究方向,两者是否有一些结合的思考呢?下面给大家介绍6篇有价值的目标检测论文,希望对大家的研究和工作有所帮助~
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。
本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。
多项国家发明专利导师带你学 效率提升3倍的Paper阅读方法
深度之眼张导师、付导师及徐导师结合自己工作及学习经验,并配合深度之眼教研团的打磨,总结出一条目标检测的高效学习路径:
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Step1:系统了解 目标检测 技术演化路径及发展历史
Step2:精讲目标检测基石论文 — YOLOv3
《YOLOv3 : An Incremental Improvement 》是目标检测领域最具代表性的方法之一,提出经典的Darknet 网络结构与 box 回归完美结合,在人脸检测、行人检测、物体检测等领域有大规模的落地应用。
深度之眼付导师 将从 研究背景 到 算法模型,带你啃透YOLOv3!
① 深挖研究背景
提纲挚领,从4大维度介绍论文,深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义,介绍论文中取得的核心成果,对比解决同一问题,已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点,熟悉论文的整体思路和框架,建立对本篇论文的一个概貌性认识。
② 死磕算法模型
老师会重点讲解论文中的模型原理,深入拆解模型结构,对关键公式逐步推导,让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的,掌握实验手段及结果,老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点,节约你自己摸索的时间。
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