最新的目标检测顶会论文
时间: 2025-06-16 19:54:56 浏览: 13
### 最新目标检测领域的顶级会议论文
在计算机视觉领域,CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)、ICCV(International Conference on Computer Vision)和ECCV(European Conference on Computer Vision)是三大顶级会议。这些会议涵盖了目标检测领域的最新研究进展。以下是最新的目标检测相关论文资源:
#### CVPR 2023 目标检测论文
CVPR 2023 提供了大量关于目标检测的研究成果,涉及多个方向,包括但不限于单阶段检测器、两阶段检测器、实例分割以及弱监督目标检测等[^3]。可以访问官方开放存取网站或通过整理的资源链接获取具体论文。
#### ICCV 2023 目标检测论文
ICCV 2023 同样收录了许多高质量的目标检测论文,涵盖从基础算法改进到实际应用场景的研究。例如,有研究探讨了基于Transformer架构的目标检测模型优化,以及跨模态目标检测技术的发展[^3]。
#### ECCV 2022/2023 目标检测论文
ECCV 2022 和 ECCV 2023 的论文集也包含了一系列目标检测领域的前沿工作,特别关注于轻量化模型设计、实时目标检测系统以及多任务学习框架下的目标检测应用[^3]。可以通过 ECCV 官方网站或第三方整理的资源进行查阅。
此外,对于更早期的目标检测研究,如 ICCV 2013、CVPR 2013 和 ECCV 2013 的经典论文仍然具有重要参考价值。例如,《Coherent Object Detection with Instance-Aware Region Proposal Networks》这篇论文提出了一个连贯的对象检测框架,为后续研究奠定了基础[^2]。
以下是代码示例,用于展示如何从公开数据集中加载目标检测模型并进行推理:
```python
import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn, FasterRCNN_ResNet50_FPN_Weights
# 加载预训练的 Faster R-CNN 模型
weights = FasterRCNN_ResNet50_FPN_Weights.DEFAULT
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(weights=weights)
model.eval()
# 准备输入图像
image = torch.rand(1, 3, 640, 640) # 示例图像
predictions = model(image)
print(predictions)
```
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