深度学习目标检测文献
时间: 2025-02-21 09:27:35 浏览: 47
### 关于深度学习目标检测的最新研究论文
对于希望了解基于深度学习的目标检测领域内最新的研究成果以及文献综述的人来说,可以从多个角度出发寻找资源。一方面,在正式出版物方面,期刊《传感器与微系统》上发表了由包晓敏等人撰写的文章《基于深度学习的目标检测算法综述》,该文章总结并讨论了多种主流的目标检测技术及其应用场景和发展趋势[^4]。
另一方面,随着计算机视觉社区对3D感知任务的关注度不断提高,有关基于激光雷达设备实现三维空间内的物体识别也成为了热点话题之一。这类工作不仅限于传统意义上的图像处理,还涉及到多模态数据融合等问题的研究进展被记录下来,并且有专门针对自动驾驶场景下的应用实例进行了探讨[^2]。
此外,为了获取更加全面的信息,还可以关注一些高质量会议如CVPR、ICCV等发布的年度最佳论文列表,这些会议上展示的技术往往代表了当前最前沿的发展方向。同时利用Web of Science核心合集数据库或中国知网(CNKI),按照特定关键词组合进行精确搜索也是有效的途径之一。例如,“remote sensing”,“change detection”,“deep learning”这样的术语可以帮助定位到专注于遥感影像变化监测方面的深度学习方法论上的创新成果[^3]。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_latest_papers():
url = "https://arxiv.org/list/cs.CV/new"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
papers_info = []
for item in soup.select('.meta'):
title = item.find('div', class_='list-title').text.strip().replace("Title:", "").strip()
authors = item.find('div', class_='list-authors').text.replace("Authors:\n", "").strip()
summary = item.find('p', class_='mathjax').text
paper_data = {
'title': title,
'authors': authors,
'summary': summary[:100]+'...' # 只取摘要前100字符作为预览
}
papers_info.append(paper_data)
return papers_info
papers = fetch_latest_papers()[:5] # 获取最近五篇新发布论文信息
for idx, p in enumerate(papers, start=1):
print(f"{idx}. {p['title']}\n作者: {p['authors']}\n简介:{p['summary']}")
```
此段Python代码展示了如何抓取来自ArXiv网站的新近提交至计算机视觉类别下的几篇学术报告概要,供读者快速浏览感兴趣的主题内容。
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