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83页《目标分类和目标检测综述（2D和3D数据）》论文，来自纽约城市大学

专知出品

【导读】目标分类和目标检测都是目前计算机视觉领域使用较为广泛的技术。对许多实际应用，如自动驾驶、安防监控等，目标分类和检测是核心的算法。本文介绍来自纽约城市大学的83页《目标分类和目标检测综述》，该论文综述了2D和3D场景下的目标分类和检测技术。


目标分类和目标检测都是目前计算机视觉领域使用较为广泛的技术。对许多实际应用，如自动驾驶、安防监控等，目标分类和检测是核心的算法。深度学习的出现，使得目标分类和检测技术有着革命性的突破。对于实际应用来说，目标分类和检测仍面临着性能和效率的挑战。


来自纽约大学的《A survey of Object Classification and Detection based on 2D/3D data》（）介绍了2D和3D场景下的目标分类和检测技术。目录大致如下：

  • 简介

  • 基于2D图像的系统

    • 高阶主要任务

    • 图像分类的主要网络

    • 目标检测

      • 边界框（Bounding Box）编码方法

      • 2阶段系统（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）

      • 1阶段系统（YOLO、YOLOv2）

      • 基于2D的方法的总结

    • 语义分割

      • Mask R-CNN

  • 基于3D图像的系统

    • 主要高阶任务

    • 3D图像数据表示

    • 分类

      • ModelNet40排行榜

      • CAD分类输入

      • MVCNN

      • RotationNet

      • PointNet

    • 检测

      • 3D目标检测数据集

      • 检测输出

      • 阶段数量对比

      • 3D边界框（Bounding Box）编码方法

      • 基于输入数据、特征表示、边界框编码方法和卷积核的对比

      • 性能对比

      • 应用场景对比

      • 室内场景

      • 户外场景

      • 户外和室内场景

    • 3D系统的数据表示方法总结

  • 总结


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  • 后台回复“SOCD23” 就可以获取《目标分类和目标检测综述（2D和3D数据）》的下载链接~ 


附论文内容截图：


参考链接：

  • https://arxiv.org/abs/1905.12683


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