一文看尽10篇目标检测最新论文(MetaOD/P-RSDet/MatrixNets等)

crazycat 发布于4月前

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

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【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

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【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。

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【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。

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【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:CSPNet目前刚刚开源,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!

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【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。

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【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

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【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!

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【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。

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【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。

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TBC-Net

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