本文目录一览：

• 1、一文看尽16篇目标检测最新论文(ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/SM-NAS等...
• 2、如何查询论文DOI
• 3、单目相机实现3D目标检测—CaDDN论文+源码解读
• 4、系统验收报告
• 5、DETR解读

一文看尽16篇目标检测最新论文(ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/SM-NAS等...

因为YOLACT++基于YOLACT改进，相同的地方不再重复介绍。主要创新点包括：(1) Fast Mask Re-scoring Network - 由6个具有ReLU非线性的卷积层和1个全局池化层组成，速度开销仅为〜；1 ms。(2) Deformable Convolution with Intervals和(3) Optimized Prediction Head。

如何查询论文DOI

1、打开CrossRef网站，在搜索框中输入论文的标题或URL，点击搜索。搜索结果中会显示论文的DOI号及其他相关信息。DOI解析器或在线工具：还有一些专门的DOI解析器或在线工具，可以直接输入DOI号或论文标题进行查询，获取论文的详细信息。

2、直接查看论文：大多数期刊文章在发表时都会包含一个DOI号，通常位于文章的第一页底部、标题下方或者摘要旁边。在线查看论文时，DOI号也经常会显示在网页的URL中，或者作为元数据的一部分在网页上明确列出。

3、如果你知道论文发表在哪个期刊或会议上，可以直接访问该期刊或会议的官方网站。使用网站的搜索功能查找论文，并在论文的详细信息页面中找到DOI号。使用引用管理工具：如果你已经在使用EndNote、Mendeley、Zotero等引用管理工具，并且已经将论文导入了这些工具中。

4、方法一：首先是区分是中文文献还是外文文献。我们在知网里查到后，点进具体文章题名。得到如下页面，就可以找到对应的DOI。在其他数据库中比如维普、万方也是相同的操作。

5、此外，还可以使用学术搜索引擎来查询论文的DOI号。百度学术就是一个很好的选择。在百度学术官网的搜索框中输入论文的标题或关键词，搜索到目标论文后，点击论文标题进入详情页，DOI号通常会在页面显眼位置显示。除了以上方法，还有一个专门查询中文论文DOI号的网站&mdash；&mdash；中文DOI网站。

单目相机实现3D目标检测—CaDDN论文+源码解读

1、在CVPR 2021上，CaDDN论文提出了一种基于单目相机的3D目标检测方法。该方法在无需多视角信息的情况下，实现对单个相机图像的深度感知。论文及其官方资源如下：论文链接：[论文链接]官方代码仓库：[官方代码仓库链接]当前3D目标检测算法根据输入图像数量分为单目相机和多目相机两类。

系统验收报告

1、软件项目验收报告范文篇1 验收报告 系统安装和运行的验收 【检查目标】检查系统是否按照设计方式进行部署，是否对系统进行了正确的配置，系统是否能正常使用。【检查结果】 系统功能的验收 【检查目标】检查系统各项功能是否使用正常等。

2、XXXXXXXXXX项目建设验收报告项目基本信息 项目名称：采购编号：合同编号：建设单位：承建单位：监理单位：项目建设总体内容 XXXXXXXXXXXXXXXXXX项目由XXXXXXXXXX局负责组织实施建设，由XXXXXXXXX公司承建，项目建设内容主要有XXXXXXXXXXXXXXXXXXX系统等。

3、首先，了解系统验收测试的定义。系统验收测试在软件开发后期进行，目的是确保产品功能完备，能够满足用户需求。其次，制作系统验收测试报告。报告应包含验收的主要内容及结论，并由所有参与方签字确认，确保责任明晰。系统验收测试报告的制作需有详细测试计划，包含文档测试、功能测试及性能测试等多种测试内容。

4、自2020年7月开始施工，工程于2021年3月底完成弱电设备的安装和调试。在县城市开发建设指挥部、建设监理有限公司和中学的指导下，系统工作稳定，已具备竣工验收条件。系统工程验收内容 视频安防监控系统：实施全天候监控，提供完备的录像记录，确保校园安全。

DETR解读

1、DETR（Detection Transformer）是一种新型的目标检测模型，它基于Transformer架构，由Facebook AI Research（FAIR）提出。DETR与传统目标检测方法不同，不使用锚框或候选区域，而是直接将整个图像输入到Transformer中，同时输出目标的类别和边界框。DETR的主要构成部分包括backbone、transfomer以及head模块。

2、DETR是Object Detection领域中的创新之作，首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。DETR通过引入object query，将目标信息以query形式送入Transformer的decoder，以实现自注意力学习，捕捉不同目标的特征。query在经过Self Attention后，与图像特征进行Cross Attention，提取检测目标的特征。

3、深入理解DETR前，首先要明确两个关键点：一是模型结构原理，二是MMDet配置解读。DETR模型主要包括Backbone（如ResNet50，常规但非重点）、Transformer的编码器和解码器、以及head部分。在MMDet配置文件中，model部分区分了Backbone和bbox_head。

4、理解Deformable DETR：一种改进的端到端物体检测方法（ICLR 2021口头报告）首先，了解DETR的基础，特别是其Multi-head attention模块，相关知识可以参考arxiv.org/abs/200。Deformable DETR针对DETR的两个主要问题进行了优化：收敛速度慢和小目标检测性能不佳。核心改进在于Deformable attention模块。

5、Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。

6、DETR3D 是在 3D 目标检测领域引入 Transformer 的里程碑之作，灵感源于 deformable DETR。其核心在于结合 BEV（Bird'；s Eye View）视角与 Transformer 架构，实现高效、准确的 3D 目标检测。