CVPR 录用的、基于扩散模型diffusion的图像生成工作。

AAAI 2025中与目标检测有关的论文，包括3D目标检测、Radar目标检测、域适应、通用目标检测等话题。

实现包括室内和室外场景的统一单目 3D 对象检测在机器人导航等应用中具有重要意义。然而，涉及数据的各种场景来训练模型会带来挑战，因为它们具有显著不同的特性，例如不同的几何特性和异构的域分布。为了解决这些挑战，我们构建了一种基于鸟瞰图（BEV）检测范式的检测器。

AAAI 2025中与目标检测有关的论文，包括3D目标检测、Radar目标检测、域适应、通用目标检测等话题。

如题。

这篇博客汇总了cvpr 2024中与分布外检测、域适应检测相关的部分论文。

构造过程调用的函数依次为 build_model(cfg) -> meta_arch这个类的 from_config(cls, cfg) 函数 ->meta_arch这个类的 __init__() 函数。如果将看网络模型的结构和前向过程，需要先查看 meta_arch 的内容，然后到 detectron2/modeling/meta_arch 这个文件夹下找到 meta_arch 这个类。meta

CVPR 2024 目标检测 计算机视觉前沿研究 顶会论文分析

本专栏搜集了CVPR 2024中与目标检测有关的论文，可以方便您跟踪该领域当下的热点问题。

本专栏搜集了CVPR 2024中与3D目标检测有关的论文，主要包括BEV检测、可见光与Lidar融合的检测、车道线检测等自动驾驶方面的研究，可以方便您跟踪该领域当下的热点问题。