做目標(biāo)檢測，這6篇就夠了：CVPR 2021目標(biāo)檢測論文盤點【附PDF】
目標(biāo)檢測是計算機視覺中的經(jīng)典問題之一。
憑借大量可用數(shù)據(jù)、更快的 GPU 和更好的算法，現(xiàn)在我們可以輕松訓(xùn)練計算機以高精度檢測出圖像中的多個對象。
本文就為大家推薦其中 6 篇有價值的目標(biāo)檢測論文。
多項國家發(fā)明專利導(dǎo)師帶你學(xué) 效率提升3倍的Paper閱讀方法
深度之眼張導(dǎo)師、付導(dǎo)師及徐導(dǎo)師結(jié)合自己工作及學(xué)習(xí)經(jīng)驗，并配合深度之眼教研團的打磨，總結(jié)出一條目標(biāo)檢測的高效學(xué)習(xí)路徑：
2場直播+錄播 夯實對話YOLOv3
Step1：系統(tǒng)了解 目標(biāo)檢測 技術(shù)演化路徑及發(fā)展歷史
Step2：精講目標(biāo)檢測基石論文 — YOLOv3
《YOLOv3 : An Incremental Improvement 》是目標(biāo)檢測領(lǐng)域最具代表性的方法之一，提出經(jīng)典的Darknet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與 box 回歸完美結(jié)合，在人臉檢測、行人檢測、物體檢測等領(lǐng)域有大規(guī)模的落地應(yīng)用。深度之眼付導(dǎo)師 將從 研究背景 到 算法模型，帶你啃透YOLOv3！
① 深挖研究背景
提綱摯領(lǐng)，從4大維度介紹論文，深入講解論文發(fā)表的研究背景、成果及意義，介紹論文中取得的核心成果，對比解決同一問題，已有解決方法和論文中提出的新的解決方法的優(yōu)缺點，熟悉論文的整體思路和框架，建立對本篇論文的一個概貌性認(rèn)識。
② 死磕算法模型
老師會重點講解論文中的模型原理，深入拆解模型結(jié)構(gòu)，對關(guān)鍵公式逐步推導(dǎo)，讓你了解算法每一個因子是如何對結(jié)果產(chǎn)生影響的，掌握實驗手段及結(jié)果，老師會幫你拎出論文中的關(guān)鍵點、創(chuàng)新點和啟發(fā)點，節(jié)約你自己摸索的時間。
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學(xué)員好評，真香！
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