【北大微软】用于视频目标检测的记忆增强的全局-局部聚合

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北大&MSRA，入选 CVPR 2020，ImageNet VID SOTA

摘要：人类如何识别一段视频中的目标呢？由于单帧图像的质量下降，人们可能很难仅利用一幅图像中的信息来识别这一帧中被遮挡的目标。我们认为，人类识别视频中的目标有两条重要线索：全局语义信息和局部定位信息。近年来，很多方法都采用自注意机制来增强关键帧的特征，或者利用全局语义信息，或者利用局部定位信息。本文介绍了记忆增强型全局-局部聚合(MEGA)网络，是最先充分考虑全局和局部信息的网络之一。此外，在一个新颖而精心设计的 Long Range Memory (LRM)模块的支持下，我们提出的MEGA可以使关键帧获得比以前任何方法都多得多的内容。在这两个信息源的增强下，我们的方法在ImageNet VID数据集上达到了最先进的性能。

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