目標檢測必讀的6篇前沿論文，附PDF

目標檢測是計算機視覺中的經(jīng)典問題之一，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡是目前較熱的研究方向，兩者是否有一些結合的思考呢？下面給大家介紹6篇有價值的目標檢測論文，希望對大家的研究和工作有所幫助~

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 篇有價值的目標檢測論文。

多項國家發(fā)明專利導師帶你學    效率提升3倍的Paper閱讀方法

深度之眼張導師、付導師及徐導師結合自己工作及學習經(jīng)驗，并配合深度之眼教研團的打磨，總結出一條目標檢測的高效學習路徑：

2場直播+錄播  夯實對話YOLOv3

Step1：系統(tǒng)了解 目標檢測 技術演化路徑及發(fā)展歷史

Step2：精講目標檢測基石論文 — YOLOv3

《YOLOv3 : An Incremental Improvement 》是目標檢測領域最具代表性的方法之一，提出經(jīng)典的Darknet 網(wǎng)絡結構與 box 回歸完美結合，在人臉檢測、行人檢測、物體檢測等領域有大規(guī)模的落地應用。

深度之眼付導師 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，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，深入拆解模型結構，對關鍵公式逐步推導，讓你了解算法每一個因子是如何對結果產(chǎn)生影響的，掌握實驗手段及結果，老師會幫你拎出論文中的關鍵點、創(chuàng)新點和啟發(fā)點，節(jié)約你自己摸索的時間。

高手伴學 共同提升

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學員好評，真香！

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