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目标检测（Object Detection）可以识别一幅图像中的多个物体，定位不同物体的同时（边界框），贴上相应的类别。 简单来说，解决了what和where问题。 授人以鱼，不如授人以渔，本文不会具体介绍某类/某种算法（one-stage or two-stage），但会给出目标检测相关论文的最强合集（持续更新ing）。
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）
有研究员提出了一种利用上下文的目标检测方法来提高检测小目标的精度。 该方法通过连接多尺度特征，使用了来自不同层的附加特征作为上下文。 研究员还提出了具有注意机制的目标检测，它可以关注图像中的目标，并可以包括来自目标层的上下文信息。 实验结果表明，该方法在检测小目标方面的精度高于传统的SSD框架。 下图显示了SSD框架无法检测到小目标时的案例情况。