目標檢測的目標是什么？

目標檢測的目標是確定圖像中目標的類別和位置。 本文提出了一種新的anchor free兩階段框架，它首先通過尋找潛在的角點組合來提取一些候選目標，然后通過一個獨立的分類階段為每個候選分配一個類標簽。 這兩個階段分別是提高召回和精度的有效解決方案，它們可以集成到端到端網(wǎng)絡中。 框架稱為Corner Proposal Network (CPN)，具有檢測各種尺度目標的能力，也避免被大量假陽性候選所混淆。

一共搜集了多少篇2d目標檢測論文？

一共搜集了65篇2D目標檢測論文，涉及：通用目標檢測、旋轉(zhuǎn)目標檢測、Few-shot/自監(jiān)督/半監(jiān)督/無監(jiān)督目標檢測等方向。 最新！ CVPR 2021 視覺Transformer論文大盤點（43篇）

如何衡量目標檢測的性能？

拋開參數(shù)量、FLOPs等，簡單粗暴衡量目標檢測最重要的兩個性能就是 精度和速度 ，特指 AP 和 FPS。 這一點在很多論文中都能看到相關的圖示，比如前不久剛出的 YOLOv4 。

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