2D Object Detection
태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.
- 하위 태스크
- 15
- 평가표
- 20
- 보존된 평가 기록
- 57
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/scikit-image/scikit-image
공식 코드https://github.com/scnu-rislab/yolo-ant
공식 코드https://github.com/scuwyh2000/randbox
공식 코드https://github.com/sdbuch/refine
공식 코드Resource-Efficient Invariant Networks: Exponential Gains by Unrolled Optimization
https://github.com/sdy1999/eamnet
공식 코드https://github.com/seanxuu/PWISeg
공식 코드PWISeg: Point-based Weakly-supervised Instance Segmentation for Surgical Instruments
https://github.com/seanzhuh/awesome-open-vocabulary-detection-and-segmentation
공식 코드A Survey on Open-Vocabulary Detection and Segmentation: Past, Present, and Future
https://github.com/sebgao/LIP
공식 코드https://github.com/seermer/RTGen
공식 코드RTGen: Generating Region-Text Pairs for Open-Vocabulary Object Detection
https://github.com/sefaburakokcu/finn-quantized-yolo
공식 코드https://github.com/segments-ai/latent-diffusion-segmentation
공식 코드A Simple Latent Diffusion Approach for Panoptic Segmentation and Mask Inpainting
https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector
공식 코드Road Damage Detection Using Deep Neural Networks with Images Captured Through a Smartphone
https://github.com/sekunde/pri3d
공식 코드https://github.com/selinakhan/CIGAr
공식 코드https://github.com/semanto-mondal/A-RAG-Augmented-YOLOv8-Framework
공식 코드https://github.com/sense-x/agvm
공식 코드https://github.com/sense-x/geomim
공식 코드https://github.com/sense-x/hop
공식 코드Temporal Enhanced Training of Multi-view 3D Object Detector via Historical Object Prediction
https://github.com/sense-x/mixmim
공식 코드MixMAE: Mixed and Masked Autoencoder for Efficient Pretraining of Hierarchical Vision Transformers
https://github.com/sense-x/unihead
공식 코드https://github.com/senwang98/monoskd
공식 코드https://github.com/seonwhee-genome/rvernet
공식 코드https://github.com/seqam-lab/alwod
공식 코드ALWOD: Active Learning for Weakly-Supervised Object Detection
https://github.com/sercharles/cn-rma
공식 코드https://github.com/serenos/di-v2x
공식 코드https://github.com/seungwonoh5/Adversarial_Attacks_against_Object_Detection
공식 코드Resilience of Autonomous Vehicle Object Category Detection to Universal Adversarial Perturbations
https://github.com/sfzhang15/ATSS
공식 코드https://github.com/sfzhang15/RefineDet
공식 코드https://github.com/shachoi/RobustNet
공식 코드https://github.com/shahsohil/sunets
공식 코드Stacked U-Nets: A No-Frills Approach to Natural Image Segmentation
https://github.com/shangtse/robust-physical-attack
공식 코드ShapeShifter: Robust Physical Adversarial Attack on Faster R-CNN Object Detector
https://github.com/shank2358/mudet
공식 코드https://github.com/shanshuo/diagnosevrd
공식 코드https://github.com/shaohua0116/MultiDigitMNIST
공식 코드GMAIR: Unsupervised Object Detection Based on Spatial Attention and Gaussian Mixture
https://github.com/shaohuadong2021/dplnet
공식 코드Efficient Multimodal Semantic Segmentation via Dual-Prompt Learning
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.