最新CVPR论文推荐-最新九篇目标检测相关论文—混合区域嵌入、FSSD、尺度不敏感、图像篡改检测、对抗实例、条件生成模型

红外图像序列多目标检测与跟踪，曹晖，焦淑红，本文通过对运动多目标检测与跟踪的研究，利用Surendra算法实现了对红外图像序列中多人体目标的检测，并提出了一种多特征融合与Kalman�

一篇基于幅度相关向量的音频篡改检测的论文，思路比较新，具有一定借鉴价值。

从2013-2020所有主流目标检测算法论文, RCNN、Faster R-CNN、YOLOv1-YOLOv4、SSD等 和 部分代码

四篇关于运动目标检测与跟踪的论文，对相关课题的同学有所参考!

YOLOv目标检测算法，全称You Only Look Once版本5，是目前最先进的物体检测算法之一，通过一次前向传递即可对整张图片中的目标完成定位和分类，并具有高度准确性和速度快的特点。本文详细介

YOLOv算法是一种高效的目标检测算法，通过对图像进行全局感知和边界框预测来达到准确快速的目标检测，本文详细介绍了该算法的原理、实现和性能评估。如需了解更多详情，请下载本文论文。

yolov目标检测算法论文.zip是一份关于yolov算法的研究论文。yolov算法是一种高效的实时目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。该论文详细介绍了yolov算法的原理、实现以及应用场景，对于

YOLO目标检测论文精读合集包括YOLO系列的相关论文，其中涵盖了YOLO算法的发展历程、技术原理和应用场景，帮助读者全面了解该系列算法在目标检测领域的应用与优势。内容涵盖了YOLOv1、YOLOv2

针对图像篡改检测算法依赖单一图像属性、适用度不高以及当前基于深度学习的检测算法时间复杂度过高、精度较低等缺陷,提出了一种基于U型检测网络的图像篡改检测算法。该算法首先利用连续的卷积层和最大池化层提取图

目前，在智能交通领域使用深度学习方法进行车辆目标检测已成为研究热点。针对传统机器学习方法的性能易受光照、角度、图像质量等外界因素影响，检测步骤繁琐等问题，通过对当下经典的一阶目标检测模型和二阶目标检测