论文列表

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了论文列表相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.机器学习经典论文5篇

       2005IEEE 《 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》

       2009 《Integral Channel Features》

2014ECCV Workshops 《Ten Years of Pedestrian Detection,What Have We Learned? 》

2014 《Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models》

2016CVPR 《 How Far are We from Solving Pedestrian Detection?》

2.深度学习经典论文5篇

      2014 《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report (v5)》

      2015 《Fast R-CNN》

      2015 《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》

      2016 《You Only Look Once:Uni?ed, Real-Time Object Detection》

      2016 《SSD: Single Shot MultiBox Detector》

3.组会查找得论文如下:

     2014CVPR 《Scalable Object Detection using Deep Neural Networks》

     2016CVPR 《Learning Deep Features for Discriminative Localization》

     2017CVPR 《Densely Connected Convolutional Networks》

     2017CVPR  《Dilated Residual Networks》

     2017CVPR 《RONReverse Connection with Objectness Prior Networks for Object Detection》

     2017CVPR 《Network Dissection Quantifying Interpretability of Deep Visual Representations》

     2017CVPR 《Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation》

     2017CVPR  《Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution》

     2017CVPR 《MegDet A Large Mini-Batch Object Detector》

     2017CVPR 《Light-Head R-CNN In Defense of Two-Stage Object Detector 》

     2018CVPR 《CondenseNet: An Ef?cient DenseNet using Learned Group Convolutions》

     2018CVPR 《Iterative Visual Reasoning Beyond Convolutions》

     2017ICCV 《DSOD Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch》

     2017ICCV 《Focal Loss for Dense Object Detection》

     2017ICCV 《Mask R-CNN》

     2017ICCV 《Learning Ef?cient Convolutional Networks through Network Slimming》

     2017ICCV 《CoupleNet Coupling Global Structure with Local Parts for Object Detection》

     2017NIPS 《Dynamic Routing Between Capsules》

 

 

 

 

 

 

 

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