一文看盡8篇目標檢測最新論文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix等)

AIBigbull2050發表於2020-01-22
作者:Amusi
Date:2019-11-26
微信公眾號:
CVer
連結: 一文看盡8篇目標檢測最新論文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix/SCL/EFGRNet等)

前言

計算機視覺論文速遞 專欄有段時間沒有更新論文速遞了,這段時間的論文很多,但比較亮眼的論文並也不多。為了方便大家閱讀,我已經將其中的 目標檢測(Object Detection)論文整理出來。也推薦大家關注 計算機視覺論文速遞 ,可以更快了解到CV的好內容!

本文分享的目標檢測論文將同步推送到 github上,歡迎大家 star/fork(點選閱讀原文,也可直接訪問):

amusi/awesome-object-detection github.com 圖示

注意事項:

  • 本文分享的目標檢測論文既含重新整理COCO mAP記錄的目標檢測論文,也有追求 mAP 和 FPS trade-off的論文
  • 論文釋出時間段:2019年11月

目標檢測論文

【1】SCL: Towards AccurateDomain Adaptive Object Detection via Gradient Detach Based Stacked Complementary Losses

時間:20191108

作者:CMU&印度理工學院

連結: arxiv.org/abs/1911.0255

注:SCL域自適應目標檢測網路,效能優於MAF(ICCV'19)和Strong-Weak(CVPR'19)

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【2】Localization-aware Channel Pruning for Object Detection

時間:20191109

作者:華中科技大學

連結: arxiv.org/abs/1911.0223

注:效能優於DCP、ThiNet,可對SSD剪枝70%引數

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【3】RoIMix: Proposal-Fusion among Multiple Images for Underwater Object Detection

時間:20191112

作者:北大&鵬城實驗室&騰訊

連結: arxiv.org/abs/1911.0302

注:水下目標檢測,有點東西的

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【4】Model Adaption Object Detection System for Robot

時間:20191113

作者:西安交通大學

連結: arxiv.org/abs/1911.0271

注:解決機器人靠近物體的移動過程中,對物體保持穩定的檢測。檢測和速度效能優於YOLOv3!

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【5】EdgeNet: Balancing Accuracy and Performance for Edge-based Convolutional Neural Network Object Detectors

時間:20191117

作者:塞普勒斯大學

連結: arxiv.org/abs/1911.0609

注:EdgeNet 速度和精度均優於Tiny-YOLO V3和DroNet,功耗僅4W!可在樹莓派、CPU上實時執行

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【6】Enriched Feature Guided Refinement Network for Object Detection

時間:2019(ICCV 2019)

作者:天津大學&IIAI

openaccess.thecvf.com/c

程式碼: github.com/Ranchentx/EF

注:EFGRNet是基於SSD改進的Single-Stage檢測網路,在COCO上可達46ms/39.0mAP(512x512),現已開源!

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【7】EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

時間:20191122

作者:谷歌大腦(Quoc V. L大佬)

連結: arxiv.org/abs/1911.0907

程式碼:即將開源

注:本文提出BiFPN和EfficientDet,在COCO上高達51.0 mAP!是目前在沒有做多尺度測試下最強的目標檢測網路!

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【8】Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection

時間:20191122

作者:北京航空航天大學

連結: arxiv.org/abs/1911.0951

程式碼: github.com/ruinmessi/AS

注:YOLOv3+ASFF(自適應空間特徵融合)組合,效能優於CornerNet和CenterNet等,在COCO上,38.1mAP/60 FPS,43.9mAP/29FPS!

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為了方便下載,我已經將上述論文打包:

百度雲連結: pan.baidu.com/s/1muHIJr  
提取碼:yjqu

更多目標檢測論文詳見: github.com/amusi/awesom

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釋出於 2019-11-26


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