以下是关于计算机视觉（CV）领域的几篇精选论文，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。

论文列表

深度学习在目标检测中的应用

深度学习在目标检测领域取得了显著的成果。以下是一些经典论文：

  • Faster R-CNN: 提出了一种基于区域提议网络（RPN）的端到端目标检测框架。
  • YOLO: 提出了一种单阶段的目标检测算法，具有实时检测能力。

卷积神经网络在图像识别中的研究进展

卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了突破性的进展。以下是一些重要论文：

  • AlexNet: 提出了深度卷积神经网络结构，在ImageNet竞赛中取得了显著成绩。
  • VGG: 提出了更深的网络结构，进一步推动了图像识别技术的发展。

基于计算机视觉的图像分割技术

图像分割是计算机视觉领域的重要任务之一。以下是一些相关论文：

  • FCN: 提出了一种基于卷积神经网络的端到端图像分割方法。
  • U-Net: 提出了一种用于医学图像分割的卷积神经网络结构。

Convolutional Neural Network

以上论文涵盖了CV领域的多个研究方向，希望对您有所帮助。如需了解更多信息，请访问我们的论文资源页面。