目标检测

写在前面&笔者的个人理解
基于单目视觉的3D目标检测在各个领域都至关重要，但现有方法在准确性和计算效率方面存在着重要挑战。本文提出了MonoDETRNext，它追求在精度和处理速度之间取得最佳平衡。我们的方法包括开发高效的混合视觉编码器，增

一、前言
目前领先的目标检测器是基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。YOLOv3就是这样一种众所周知的最先进的单级检测器，它接收输入图像并将其划分为大小相等的网格矩阵。具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。
今天分

目标检测领域，迎来了新进展——
Grounding DINO 1.5，IDEA研究院团队出品，在端侧就可实现实时识别。这一进展获得AI大佬沈向洋转发，他一般都是一年一转的节奏。
此次发布主要有两个版本：Pro和Edge。Pro版更强，Edg

过去几年里，YOLOs因在计算成本和检测性能之间实现有效平衡而成为实时目标检测领域的主流范式。研究人员针对YOLOs的结构设计、优化目标、数据增强策略等进行了深入探索，并取得了显著进展。然而，对非极大值抑制（NMS）的后处理依赖阻碍了YOL

原标题：pvtransformer: point-to-voxel transformer for scalable 3d object detection
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.02811
作者单

这篇论文讨论了3d目标检测的领域，特别是针对open-vocabulary的3d目标检测。在传统的3d目标检测任务中，系统需要在预测真实场景中物体的定位3d边界框和语义类别标签，这通常依赖于点云或rgb图像。尽管2d目标检测技术因其普遍性和