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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-582281.html
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论文链接： https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf 论文技术报告链接： https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf 出处： CVPR 2014 参考视频： https://www.bilibili.com/video/BV1d64y1W74E/?spm_id_from=333.999.0.0vd_source=e321967bf2cdc2338238788250d12de8 总结起来就
杨金鹏，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：1394026082@qq.com 路治东，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：2063079527@qq.com Faster RCNN检测部分主要
继2014年的R-CNN、2015年的Fast R-CNN后，2016年目标检测领域再次迎来Ross Girshick大佬的神作Faster R-CNN，一举解决了目标检测的实时性问题。相较于Fast R-CNN而言，Faster R-CNN主要改进措施包括： 区域建议网络（RPN）：Faster R-CNN摒弃了选择性搜索，提出区域提议网络（Region Proposal Netwo
网上关于两阶段目标检测（two-stage object detection）的几个经典工作R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN，Faster R-CNN的发展，各自的优缺点缺乏一个比较清楚的描述，大部分文章讲的比较细节，虽然有助于更为详细地了解文章，但是让读者在短时间内对各个文章有一个详细的理解。本文主要对
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，它旨在从图像或视频中检测出目标的位置和类别。随着深度学习技术的发展，许多经典的目标检测算法相继出现，其中包括YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）等。本文将深入介绍这些常见的目标
目录 目标检测(Object Detection) R-CNN SPPNet Fast R-CNN YOLO v1 YOLO v2 YOLO v3 任务是计算机视觉中非常重要的基础问题，也是解决图像分割、目标跟踪、图像描述等问题的基础。目标检测是检测输入图像是否存在给定类别的物体，如果存在，输出物体在图像中的位置信息（矩形框的坐标
论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.15712 论文代码：https://github.com/djiajunustc/Voxel-R-CNN 基于点的方法具有较高的检测精度，但基于点的方法通常效率较低，因为对于点集抽象来说，使用点表示来搜索最近邻的代价更高。 相比于基于点，更高效，基于体素的结构更适合于特征提取，
1.R-CNN论文背景 2. R-CNN算法流程 3. R-CNN创新点 论文网址https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一篇由Ross Girshick等人于2014年发表的论文，题为《Rich feature hierarchies for accurate object detection
![[论文阅读]Voxel R-CNN——迈向高性能基于体素的3D目标检测](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/731110-1.png)
Voxel R-CNN: Towards High Performance Voxel-based 3D Object Detection 迈向高性能基于体素的3D目标检测 论文网址：Voxel R-CNN 论文代码：Voxel R-CNN 该论文提出了 Voxel R-CNN，这是一种基于体素的高性能 3D 对象检测框架。作者认为，原始点的精确定位对于准确的目标检测并不重要，粗体素粒度可
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