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<think>好的，用户想了解2025年CVPR大会在目标检测领域的最新研究成果和论文。首先，我需要查看提供的参考文献，看看是否有直接相关的信息。不过，根据给出的引用内容，大部分是关于CVPR 2024和2025的投稿情况、录用率，以及自动驾驶、强化学习等其他领域的信息。引用1提到CVPR 2024论文集，引用2和5讨论2025年的录用结果和投稿趋势，引用3关于自动驾驶在CVPR中的热度，引用4是强化学习论文合集，引用5再次提到CVPR 2025的投稿情况。 用户的问题是关于2025年CVPR的目标检测进展，但提供的引用中没有具体提到目标检测的论文或研究成果。因此，我需要基于现有信息进行合理推断，并结合领域发展趋势来回答。虽然不能直接引用具体论文，但可以预测可能的研究方向，例如结合大模型、多模态、端到端学习等趋势，并参考引用3提到的自动驾驶中的感知技术，这可能与目标检测相关。 另外，需要注意用户可能对如何获取这些论文或投稿建议感兴趣，可以建议关注CVPR官方渠道和相关学术平台。同时，根据引用5，CVPR 2025的投稿数量可能继续增长，录用率低，竞争激烈，这可能影响目标检测领域的研究方向和创新性。 最后，需要确保回答结构清晰，分点说明可能的研究方向，并附上相关问题，同时正确使用引用标注。由于没有直接相关的引用，可能需要避免错误引用，或指出当前信息有限，建议后续关注官方发布。</think>### 2025年CVPR大会目标检测研究进展分析 截至当前（2024年），CVPR 2025的论文录用结果尚未公布（最终结果将于2025年1月23日通知），但根据计算机视觉领域的发展趋势和CVPR 2024的热点方向，可以推测目标检测领域在2025年的潜在研究重点[^3][^5]： #### 1. **多模态目标检测** - 结合视觉语言模型（VLMs）的检测框架，例如利用CLIP等预训练模型提升开放世界目标检测能力，解决传统模型对未见过类别的泛化问题。 - 文本引导的检测任务，如通过自然语言指令动态调整检测范围。 #### 2. **高效检测算法** - 轻量化模型设计：面向边缘设备的实时检测，如改进YOLO系列或提出新型轻量级架构。 - 自监督/半监督学习：减少对标注数据的依赖，通过对比学习或生成模型提升小样本场景下的性能[^4]。 #### 3. **三维目标检测与自动驾驶** - 基于激光雷达（LiDAR）和多相机融合的3D检测方法，提升复杂场景下的物体定位精度（与自动驾驶感知模块强相关）。 - 时序动态检测：利用视频序列中的运动信息优化检测鲁棒性。 #### 4. **可解释性与鲁棒性** - 对抗攻击防御：研究检测模型对对抗样本的鲁棒性改进。 - 不确定性量化：在检测结果中输出置信度估计，辅助下游决策系统。 #### 5. **端到端检测范式** - 借鉴DETR系列模型的Transformer架构，优化查询设计和训练效率，可能结合扩散模型生成检测结果。 --- ### 获取最新论文的途径 1. **CVPR 2025官方论文集**（待2025年6月会议召开后发布） 2. **预印本平台**：关注arXiv的`cs.CV`板块，搜索关键词如"CVPR 2025 object detection" 3. **顶级实验室动态**：如FAIR、Google Research、商汤等团队的最新成果 ---