CVPR 2016目标检测

2016年的CVPR会议目标检测（在这里讨论的是2D的目标检测，如图1所示）的方法主要是基于卷积神经网络的框架，代表性的工作有ResNet[1]（Kaiming He等）、YOLO[5]（Joseph Redmon等）、SSD、LocNet[7]（Spyros Gidaris等）、HyperNet[3]（Tao Kong等）、ION[2]（Sean Bell等）、G-CNN[6]（Mahyar Najibi等）。

从CVPR2016看目标检测的发展趋势

（a）检测精度
如何提高检测精度的指标mAP？
代表性的工作是ResNet、ION和HyperNet

（b）识别效率
如何提高检测速度？
YOLO：这个工作在识别效率方面的优势很明显，可以做到每秒钟45帧图像，处理视频是完全没有问题的

（c）定位精度
如何产生更准确的bounding box? 如何逐步提高评价参数IOU？（Pascal VOC中，这个值为0.5）
LocNet：抛弃boundingbox回归，利用概率模型（本文）

从单纯的一律追求检测精度，到想方法加快检测结果，到最后追求更加准确的结果。侧面反映了目标检测研究的不断进步。

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