时间：2024-05-27 05:05:40 作者：知网查重入口 www.9foxs.cn
目标检测 、 目标 识别、 目标分类 1. 目标检测: 对于一幅图像，确定图像中 目标 的位置、大小以及类别 (是哪一类:比如人，猫等) 2. 目标 识别:对于一幅图像中的物体，在确定其类别的基础上，进一步确定这个 目标 是谁 (比如:小明，短脚猫等) 3.
我们首先回顾了图像分类和目标检测的本质区别，包括我们如何将图像分类训练的网络用于目标检测。 基础模型通常是预先训练好的网络（分类器），通常是在大型图像数据集中完成训练的，比如 ImageNet ，为的是让网络去学习鲁棒性的判别过滤器集合。
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）
目标检测框架由很多组件和子组件构成。 最终基于区域的卷积神经网络。 Fixed priors，每个特征图单元都与不同维度和尺寸默认边框的集合相关联。 记住了，基础网络只是其中一个符合总体深度学习目标检测框架的组件，在这一节顶部的图3中，它描述了 SSD 框架中的作为基础网络的 VGG16。
