eccv2020 目標檢測筆記

帶方向目標的檢測

piou loss: towards accurate oriented object detection in complex environments

作者 | zhiming chen, kean chen, weiyao lin, john see, hui yu, yan ke, cong yang

單位 | 擴博智慧型clobotics；上海交通大學；多**大學

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備註 | eccv 2020 spotlight

arbitrary-oriented object detection with circular smooth label

作者 | xue yang, junchi yan

單位 | 上海交通大學

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** 目標檢測新正規化

end-to-end object detection with transformers

作者 | nicolas carion, francisco massa, gabriel synnaeve, nicolas usunier, alexander kirillov, sergey zagoruyko

單位 | facebook ai

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resnet50_v1, resnet101_v1

多目標檢測和跟蹤

chained-tracker: chaining paired attentive regression results for end-to-end joint multiple-object detection and tracking

作者 | jinlong peng, changan wang, fangbin wan, yang wu, yabiao wang, ying tai, chengjie wang, jilin li, feiyue huang, yanwei fu

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模型 150m，一張100多ms

目標檢測、例項分割、姿態估計全家桶

point-set anchors for object detection, instance segmentation and pose estimation

作者 | fangyun wei, xiao sun, hongyang li, jingdong wang, stephen lin

單位 | 微軟亞洲研究院；北大

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密集目標檢測

borderdet: border feature for dense object detection

作者 | han qiu, yuchen ma, zeming li, songtao liu, jian sun

單位 | 曠視科技；西安交通大學

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備註 | eccv 2020 oral

該文提出了一種非常簡單、高效的操作來提取物體邊界極限點的特徵，叫做「borderalign」。模型只增加很少的時間開銷，可以在經典模型上實現fcos(38.6 v.s. 41.4). fpn(37.1 v.s. 40.7)。