cvpr2023目标检测汇总

CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition) 是计算机视觉领域的重要国际会议，每年都会发布众多关于目标检测的研究论文。2023年的CVPR并未举办，但我们可以回顾一下过去几年的目标检测趋势和亮点：

1. **深度学习**：深度卷积神经网络（CNNs）主导了目标检测的发展，如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）系列、以及Mask R-CNN等实时性强、准确率高的模型。

2. **实时性和效率提升**：研究人员致力于改进算法，提高目标检测的速度和效率，例如通过设计更轻量级的网络结构（如MobileNet、EfficientDet），或者优化预测流程。

3. **端到端学习**：一些研究探索直接从图像像素开始预测目标位置和类别，减少了复杂的两阶段或多阶段过程。

4. **自监督学习**：自监督方法利用无标注数据训练模型，如DenseObjectProposal Network（DOPN）、InstanceCut等，提高了泛化能力。

5. **多模态融合**：结合视觉和语言信息（如Vision-and-Language Navigation）或跨模态的目标检测也有所进展。

6. **实例分割**：除了定位物体外，精确分割每个物体的边界和实例也变得越来越重要，如Panoptic Segmentation技术。

7. **领域适应与迁移学习**：如何让模型更好地应对各种环境和场景变化，是目标检测的一个持续关注点。