写十个国内外目标检测领域获得的具体的研究结果,格式如:某人在某时间提出了某算法实现了某事物
时间: 2024-06-12 18:07:40 浏览: 16
1. Ross Girshick在2014年提出了Faster R-CNN算法,实现了端到端的目标检测,该算法在PASCAL VOC和COCO数据集上取得了最好的结果。
2. Joseph Redmon提出的YOLO算法可以在实时性和准确性之间取得很好的平衡,在COCO数据集上取得了最高的速度和准确率。
3. 阿里巴巴的研究团队提出的SqueezeDet算法可以在低计算资源下实现目标检测,并在KITTI数据集上达到了最新的交通场景检测记录。
4. Facebook团队在2018年提出的Detectron算法,使用Mask R-CNN模型实现了目标检测、实例分割和人体姿态估计等多任务,成为当时最先进的检测算法之一。
5. 华为的研究团队提出的CornerNet算法,在CornerNet-Lite版本中实现了实时目标检测,在COCO数据集上比其他算法有更好的表现。
6. 中国科学院自动化研究所的研究团队提出的CenterNet算法,以中心点检测为基础实现了目标检测和人体姿态估计等多个任务,在COCO数据集上取得了最先进的结果。
7. Google的研究团队提出的EfficientDet算法,在COCO数据集上取得了最高的检测精度,同时具有高效的计算和内存使用。
8. 微软的研究团队提出的Cascade R-CNN算法,通过级联多个检测器提高了检测精度,在COCO数据集上取得了最好的结果。
9. 苏黎世联邦理工学院的研究团队提出的Sparse R-CNN算法,通过激活的特征图选择性地处理图像区域,提高了计算效率,在COCO数据集上取得了最好的速度和精度平衡。
10. 中国科学院计算技术研究所的研究团队提出的SOLO算法,在实例分割领域取得了最先进的结果,在COCO数据集上比其他算法有更好的表现。