发布时间：2022-12-16 07:00:22 文章作者：知网小编 www.bear18.com
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，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud
一共搜集了65篇2D目标检测论文，涉及：通用目标检测、旋转目标检测、Few-shot/自监督/半监督/无监督目标检测等方向。 最新！ CVPR 2021 视觉Transformer论文大盘点（43篇）
期刊在许多地方列出他们的目标及范围，主要在官网 (通常是”about us”) 与投稿须知 (例:作者须知)页面可以查看，这里也一并包含规定论文的特定要求。. · TIP: 请仔细阅读期刊介绍以及期刊提供的作者须知，因为可以从此得知哪种文章是该期刊接受及拒绝的，有时也会特定指出哪一类的研究不予以接受。. 指导研究时，请求知若渴。. 即使你对于该期刊的特定要求聊若指掌，密集地阅读该期刊的文章能够帮助你掌握编辑喜欢哪一类的研究和文章。. · TIP: 透过调查过去几年的文章，你可以发现该期刊编辑如何定义标准用语，例如”novel” “interesting”与”sufficient conceptual advancement.”. 同样地，想看看哪些期刊出版的研究是与你的相似。.
