人脸识别和目标检测的论文有哪些

人脸识别和目标检测是计算机视觉领域的两个重要研究方向。目前，有很多优秀的论文在这两个方向上做出了重要的贡献。以下是一些值得关注的论文：

1. "FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering"，由Google的研究人员提出，该论文提出了一种基于深度学习的人脸识别方法，取得了很好的效果。

2. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection"，由Joseph Redmon等人提出，该论文提出了一种基于深度学习的目标检测方法，具有实时性和高准确率的特点。

3. "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks"，由Shaoqing Ren等人提出，该论文提出了一种基于深度学习的目标检测方法，具有更快的检测速度和更高的准确率。

4. "Mask R-CNN"，由Kaiming He等人提出，该论文提出了一种基于深度学习的目标检测和实例分割方法，具有更好的检测和分割效果。

5. "DeepID-Net: Deformable Deep Convolutional Neural Networks for Object Detection"，由Wei Liu等人提出，该论文提出了一种基于深度学习的目标检测方法，具有更好的检测效果和更少的误检率。

以上是一些比较有代表性的论文，当然还有很多其他的优秀论文值得关注。