一文看尽10篇目标检测最新论文(MetaOD/P-RSDet/MatrixNets等)
前言
恰逢 2020年,本文再次更新近期值得关注的最新检测论文。这次分享的paper将同步推送到 github上,欢迎大家 star/fork(点击阅读原文,也可直接访问):
https://github.com/amusi/awesome-object-detection
注意事项:
既含Anchor-free系列新网络,还有遥感和红外目标检测网络
论文发布时间段:2019年12月30日-2020年01月17日
目标检测论文
【1】用于AP最大化的目标检测的上下文再评分机制
《Seeing without Looking: Contextual Rescoring of Object Detections for AP Maximization》
时间:20191230
作者团队:卡内基梅隆大学等
链接:https://arxiv.org/abs/1912.12290
注:引入RNN+自注意力机制,提出新的置信度分数预测回归器
【2】结合深度学习和验证进行精确的目标实例检测
《Combining Deep Learning and Verification for Precise Object Instance Detection》
时间:20191230
作者团队:卡内基梅隆大学(CMU)
链接:https://arxiv.org/abs/1912.12270
【3】MetaOD:目标检测系统的蜕变测试
《Metamorphic Testing for Object Detection Systems》
时间:20191231
作者团队:香港科技大学
链接:https://arxiv.org/abs/1912.12162
注:MetaOD是第一个用于目标检测器的蜕变测试(黑盒测试)系统,可以有效地揭示商用目标检测器的错误检测结果。
【4】基于集成式YOLOv3算法的蝴蝶检测与分类
《Butterfly detection and classification based on integrated YOLO algorithm》
时间:20200104
作者团队:北京交通大学
链接:https://arxiv.org/abs/2001.00361
注:本文研究了蝴蝶照片的自动检测与分类识别问题,提出了一种适合蝴蝶分类的生物标记方法。在YOLOv3算法的基础上,通过综合不同训练机制的YOLOv3模型结果,提出了一种基于YOLOv3算法的蝴蝶自动检测与分类识别算法。它大大提高了YOLO算法的泛化能力,使其具有更好的解决小样本问题的能力。
【5】CSPNet:可以增强CNN学习能力的新型Backbone
《CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN》
时间:20191128
作者团队:中央研究院資訊科學研究所&台湾交通大学
链接:https://arxiv.org/abs/1911.11929
代码:https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks
注1:本文之前CVer推送过,但那时还没有开源,现在CSPNet已经开源,所以再次分享给大家,值得关注和学习!
注2:很棒的backbone,在检测任务上性能优于YOLOv3-tiny,CSPPeleeNet在Jetson TX2速度高达41FPS!
【6】FNA:通过参数重新映射和架构搜索实现快速神经网络自适应
《Fast Neural Network Adaptation via Parameter Remapping and Architecture Search》
时间:20200109
作者团队:华中科技大学&地平线
链接:https://openreview.net/forum?id=rklTmyBKPH
代码:https://github.com/JaminFong/FNA
注1:本文对MobileNetV2进行FNA,以获取用于分割和检测的新网络,FNA的总计算成本明显低于SOTA分割/检测NAS方法:比DPC少1737倍,比Auto-DeepLab小6.8倍,比DetNAS小7.4倍。
【7】P-RSDet:基于极坐标的遥感图像Anchor-free目标检测网络
《Objects detection for remote sensing images based on polar coordinates》
时间:20200110
作者团队:中科院&国科大提出
链接:https://arxiv.org/abs/2001.02988
注:P-RSDet性能优于X-LineNet、R-DFPN等网络
【8】 MatrixNets:用于目标检测的新尺度和长宽比感知网络结构
《MatrixNets: A New Scale and Aspect Ratio Aware Architecture for Object Detection》
时间:20200113
作者团队:滑铁卢大学&向量学院等
链接:https://arxiv.org/abs/2001.03194
代码:https://github.com/arashwan/matrixnet
注:MatrixNets在COCO上可达47.8 mAP!相对于CornerNet涨点5.6mAP,代码刚刚开源!
【9】商汤科技提出:用于类增加目标检测的跨数据集训练
《Cross-dataset Training for Class Increasing Object Detection》
时间:20200115
作者团队:商汤科技
链接:https://arxiv.org/abs/2001.04621
注:通过跨数据集训练,可以利用现有数据集通过单个模型检测合并的目标类。
【10】TBC-Net:使用语义约束的红外小目标检测实时检测器
《TBC-Net: A real-time detector for infrared small target detection using semantic constraint》
时间:20200117
作者团队:中科院&国科大
链接:https://arxiv.org/abs/2001.05852
注:性能优于WLCM、NWIE和MPCM等网络,TBC-Net可以在NVIDIA Jetson AGX Xavier开发板上实现实时检测,适用于诸如带有红外传感器的无人机的现场研究等应用。
TBC-Net
为了方便下载,我已经将上述论文打包,在 CVer公众号 后台回复:20200219 即可获得打包链接。
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