2021cvpr目标检测

关于2021 CVPR会议中的目标检测
论文与成果
对于2021年的CVPR会议，在目标检测领域有多篇重要论文发布。这些工作涵盖了改进现有模型架构、解决数据分布不平衡问题以及探索新的训练策略等方面。例如，有研究专注于提升长尾分布下对象检测性能的方法[^1]。
教程资源
除了学术贡献外，CVPR还提供了丰富的教程材料帮助研究人员和技术爱好者更好地理解并应用最新的研究成果。这类教程通常会详细介绍特定技术背后的原理及其实际操作指南，有助于加速新技术的学习曲线[^2]。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_cvpr_papers(year=2021, topic="object detection"):
url = f"https://openaccess.thecvf.com/CVPR{year}?day=all"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

paper_links = []
for link in soup.find_all('a'):
title = link.string.lower()
href = link.get('href')
if topic in title and "supp" not in href:
paper_links.append(f"https://openaccess.thecvf.com/{href}")

return paper_links[:5]

papers_2021 = fetch_cvpr_papers(2021, "object detection")
for idx, paper_link in enumerate(papers_2021, start=1):
print(f"{idx}. {paper_link}")
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此段Python代码可以用于获取指定年份（默认为2021）内涉及给定主题（这里是“object detection”）的部分CVPR会议论文链接作为进一步阅读的例子。