有关传统目标检测的论文有哪些内容 什么是目标检测问题？

什么是目标检测问题？

1 目标检测 问题的定义 2 目标检测 问题方法 首先需要给定一副图片作为输入，接下来可以通过提取候选框的方法来对候选框进行特征提取，并且使用分类器进行判定，判定是否属于 目标 或者背景，最后定义一个NMS进行候选框的合并，最终得到 目标 的输出结果。 另外一种则是直接采用特征提取加 目标 框回归的方法来进行区域的提取，最后同样利用NMS的策略来将 目标 框进行合并，得到最终的结果。

深度学习和传统目标检测算法有什么区别？

传统目标检测算法 只适应于有明显特征，背景简单的情形，而在实际应用中，背景复杂多变，而且待 检测 的 目标 复杂多变，很难通过一般的抽象特征完成对 目标 的 检测 ，而深度 学习 可以提取同一 目标 丰富的特征，完成 目标 的 检测 。 从某种程度上来说，人们无法 总结 出 目标 在各种复杂多变情形下的抽象特征，所以只好退而求其次，利用庞大丰富的数据，通过深度 学习 完成模型的训练，从而使得 算法 的健壮性更高，泛化能力更强，更容易应用于实际场景...

一共搜集了多少篇2d目标检测论文？

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）

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