目标检测的目标是什么？
目标检测的目标是确定图像中目标的类别和位置。 本文提出了一种新的anchor free两阶段框架，它首先通过寻找潜在的角点组合来提取一些候选目标，然后通过一个独立的分类阶段为每个候选分配一个类标签。 这两个阶段分别是提高召回和精度的有效解决方案，它们可以集成到端到端网络中。 框架称为Corner Proposal Network (CPN)，具有检测各种尺度目标的能力，也避免被大量假阳性候选所混淆。
一共搜集了多少篇2d目标检测论文？
一共搜集了65篇2D目标检测论文，涉及：通用目标检测、旋转目标检测、Few-shot/自监督/半监督/无监督目标检测等方向。 最新！ CVPR 2021 视觉Transformer论文大盘点（43篇）
如何衡量目标检测的性能？
抛开参数量、FLOPs等，简单粗暴衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度 ，特指 AP 和 FPS。 这一点在很多论文中都能看到相关的图示，比如前不久刚出的 YOLOv4 。