目标检测作为最热门的研究课题之一，一直是工业界重点研究的对象。这几年，这领域出现了不少检测框架，其中最火爆的当属YOLO系列，它也是我们搞创新的头号选择。
不过目前的YOLO已经相当成熟，如果只是单纯改进，涨点讲故事就有点难，不妨多考虑别的方向。比如
通用目标检测多场景应用、遥感目标检测识别、二维图像领域目标检测、三维点云领域目标检测
等等。
再讲细一点，拿二维图像领域这个来说，我们可以改进transformer用于目标检测（如针对损失函数进行改进、设计新的目标函数...）、做轻量级目标检测网络（针对网络结构复杂设计轻量化模型）等，这些idea发个1-3区基本不成问题。
为方便大家理解，我根据以上方向整理了
30篇
目标检测最新论文
供大家参考，有代码可复现，需要的同学自取。
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通用目标检测多场景应用
结合大模型
Few-Shot Object Detection with Foundation Models
方法：
本文通过利用大型预训练视觉/语言基础模型简化少样本目标检测（FSOD）任务中的人工设计，提出了一种结合LLM的上下文学习能力的新方法，并在多个基准测试中验证了其有效性，显著提高了FSOD性能，特别是在有较多样本的情况下。
创新点：
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利用预训练视觉基础模型（如DINOv2）的强大视觉特征提取能力和自监督学习目标，结合变形DETR的检测框架，显著提升了少样本目标检测（FSOD）的性能。
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通过在固定顺序中提示大语言模型对每个提案进行分类，减少了生成无序边界框的复杂度，简化了LLM的学习过程。
二维图像领域目标检测多场景应用
改进transformer用于目标检测
GM-DETR:Generalized Muiltispectral DEtection TRansformer with Efficient Fusion Encoder for Visible-Infrared Detection
方法：
论文提出了一种新的多光谱目标检测方法，针对多光谱数据中的目标检测问题。作者引入了两阶段训练策略和GM-DETR模型，结合了具有高效融合能力的编码器，包括MSFI和CMSF模块。通过在FLIR和LLVIP数据集上的实验验证了其优于现有方法的性能，显著改善了检测精度。
创新点：
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引入了一种两阶段的训练策略，用于多光谱目标检测。这种策略包括“Isolation阶段”和“Fusion阶段”，在前者中分别训练红外（IR）和RGB数据，然后在后者中进行融合训练。
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提出了GM-DETR模型，集成了一个高效的融合编码器。该编码器包括两个模块：模式特定特征交互（MSFI）模块和跨模式尺度特征融合（CMSF）模块。
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遥感目标检测识别+多场景应用
设计高精准，低复杂度的旋转框遥感检测器
Few-Shot Object Detection in Remote Sensing:Lifting the Curse of Incompletely Annotated Novel Objects
方法：
作者解决了遥感图像中少样本目标检测（FSOD）中的不完全注释新颖对象（IANOs）问题，通过引入自训练机制到经典的两阶段微调FSOD流程中，提出了ST-RPN和ST-BBH模块，以识别和利用伪标签来提升新颖对象的检测性能，显著超越了现有方法。
创新点：
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提出将自训练机制应用于区域提议网络（RPN）和RoI层的边界框头（BBH），提出了自训练RPN（ST-RPN）和自训练BBH（ST-BBH）模块。
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首次在遥感图像的少样本目标检测（FSOD）中探讨并解决了IANO问题。
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三维点云领域目标检测多场景应用
