cvpr2023 目标检测

目前没有提供关于CVPR 2023目标检测的引用内容。CVPR是计算机视觉和模式识别领域的顶级会议，每年都会举办。关于CVPR 2023目标检测的具体内容，可能需要等到会议举办后才能获取相关的研究成果和论文。您可以关注CVPR官方网站或相关学术论坛，以获取最新的研究进展和论文发表信息。
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- *1* *2* *3* [CVPR 2023｜UniDetector：7000类通用目标检测算法（港大&清华）](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/129849071)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

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。

cvpr2023 小目标

cvpr2023 是计算机视觉和模式识别领域的重要会议，小目标是其中一个研究领域。小目标识别涉及到在复杂场景中检测和识别小尺寸或者遮挡较多的目标，例如人体、车辆等。这一领域的研究对于应用于监控、安防、自动驾驶等领域有着重要的意义。

在 cvpr2023 中，小目标的研究内容主要包括小目标检测、小目标识别、小目标跟踪等方面。研究者们通过深度学习、目标检测算法、特征提取等技术，提出了许多有效的解决方案。他们致力于克服小目标检测中存在的挑战，如遮挡、尺度变化、姿态变化等，以提升小目标在实际应用中的效果。

此外，小目标在实际应用中有着广泛的场景，例如在城市监控中需要识别行人和车辆，而在自动驾驶领域需要识别其他车辆、行人等。因此，小目标的研究不仅仅局限于学术研究，还具有重要的应用前景。

cvpr2023 将会聚集来自世界各地的研究者和专家，在小目标领域进行深入的交流和探讨，共同推动小目标识别技术的发展。这将有助于加速小目标识别技术在实际应用中的推广和应用。