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一文看尽8篇目标检测最新论文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix等)

人工智能 作者:AIBigbull2050 时间:2020-01-22 13:39:31 0 删除 编辑
作者:Amusi
Date:2019-11-26
微信公众号:
CVer
链接: 一文看尽8篇目标检测最新论文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix/SCL/EFGRNet等)

前言

计算机视觉论文速递 专栏有段时间没有更新论文速递了,这段时间的论文很多,但比较亮眼的论文并也不多。为了方便大家阅读,我已经将其中的 目标检测(Object Detection)论文整理出来。也推荐大家关注 计算机视觉论文速递 ,可以更快了解到CV的好内容!

本文分享的目标检测论文将同步推送到 github上,欢迎大家 star/fork(点击阅读原文,也可直接访问):

amusi/awesome-object-detection github.com 图标

注意事项:

  • 本文分享的目标检测论文既含刷新COCO mAP记录的目标检测论文,也有追求 mAP 和 FPS trade-off的论文
  • 论文发布时间段:2019年11月

目标检测论文

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

时间:20191108

作者:CMU&印度理工学院

链接: arxiv.org/abs/1911.0255

注:SCL域自适应目标检测网络,性能优于MAF(ICCV'19)和Strong-Weak(CVPR'19)

【2】Localization-aware Channel Pruning for Object Detection

时间:20191109

作者:华中科技大学

链接: arxiv.org/abs/1911.0223

注:性能优于DCP、ThiNet,可对SSD剪枝70%参数

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

时间:20191112

作者:北大&鹏城实验室&腾讯

链接: arxiv.org/abs/1911.0302

注:水下目标检测,有点东西的

【4】Model Adaption Object Detection System for Robot

时间:20191113

作者:西安交通大学

链接: arxiv.org/abs/1911.0271

注:解决亚搏体育app体育首存即送50%红利靠近物体的移动过程中,对物体保持稳定的检测。检测和速度性能优于YOLOv3!

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

时间:20191117

作者:塞浦路斯大学

链接: arxiv.org/abs/1911.0609

注:EdgeNet 速度和精度均优于Tiny-YOLO V3和DroNet,功耗仅4W!可在树莓派、CPU上实时运行


【6】Enriched Feature Guided Refinement Network for Object Detection

时间:2019(ICCV 2019)

作者:天津大学&IIAI

openaccess.thecvf.com/c

代码: github.com/Ranchentx/EF

注:EFGRNet是基于SSD改进的Single-Stage检测网络,在COCO上可达46ms/39.0mAP(512x512),现已开源!

【7】EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

时间:20191122

作者:谷歌大脑(Quoc V. L大佬)

链接: arxiv.org/abs/1911.0907

代码:即将开源

注:本文提出BiFPN和EfficientDet,在COCO上高达51.0 mAP!是目前在没有做多尺度测试下最强的目标检测网络!


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

时间:20191122

作者:北京航空航天大学

链接: arxiv.org/abs/1911.0951

代码: github.com/ruinmessi/AS

注:YOLOv3+ASFF(自适应空间特征融合)组合,性能优于CornerNet和CenterNet等,在COCO上,38.1mAP/60 FPS,43.9mAP/29FPS!

为了方便下载,我已经将上述论文打包:

百度云链接: pan.baidu.com/s/1muHIJr  
提取码:yjqu

更多目标检测论文详见: github.com/amusi/awesom

如果各位CVer喜欢这样的盘点,请给这篇文章点个赞,如果点赞的人多,其它CV方向的大盘点系列也会尽快推出!

发布于 2019-11-26


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