论文笔记

论文链接: https://arxiv.org/pdf/2103.10643v1.pdf. 前言 特征金字塔网络（FPN）是提取物体检测中的多尺度特征的有效框架。然而，基于FPN的方法主要遭受通道减

本文对基于激光雷达的无监督域自适应3D物体检测进行了研究，论文已收录于 ICCV2021。 在Waymo Domain Adaptation dataset上，作者发现点云质量的下降是3D物件检测器性能下降的主要原

1、backbone 是指用于在imagenet数据集上预训练的结构，用于提取图片特征。用于GPU：vgg,resnet,densenet;用于CPU:squeezeNet,mobilenet,shuffleNet

论文：Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection. Songtao Liu,Di Huang,Yunhong Wang 摘要 金字塔特征表示是解决目标检测中尺

Facebook AI 提出了 DETR，利用 Transformer 去做目标检测，该方法去除了许多目标检测中的人工设计组件，同时展现了非常好的性能。但是，DETR 存在收敛速度慢和特征

Semantic Relation Reasoning for Shot-Stable Few-Shot Object Detection 基于语义关系推理的fsod 虽然few shot的数据量很少，但是基类和novel类之间

论文地址:https://arxiv.org/abs/2107.08430 1. 动机 yolo系列一直以来都是目标检测领域最火的方法. 从yolo2开始, yolo系列就一直是Anchor-based的检测器, 而近年来Anchor-fre

本文介绍一篇最新的自动驾驶3D物体检测研究综述（2021年6月份发布），来源于中国人民大学，论文共26页，99篇参考文献。 论文链接为：https://arx

摘要 精度高的two stage 目标检测算法流行于R-CNN,它们分类器运用了一系列稀疏的候选框目标定位；而one stage目标检测则是对可能的目标定位运用了一系列的有规律、密集的采样，更简单也更快&#xff0

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07461  GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2 说明：本文是Center