一文看尽10篇目标检测最新论文（MetaOD/P-RSDet/MatrixNets等）
前言
恰逢 2020年，本文再次更新近期值得關(guān)注的最新檢測(cè)論文。這次分享的paper將同步推送到 github上，歡迎大家 star/fork（點(diǎn)擊閱讀原文，也可直接訪問(wèn)）：
https://github.com/amusi/awesome-object-detection
注意事項(xiàng)：
既含Anchor-free系列新網(wǎng)絡(luò)，還有遙感和紅外目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
論文發(fā)布時(shí)間段：2019年12月30日-2020年01月17日
目標(biāo)檢測(cè)論文
【1】用于AP最大化的目標(biāo)檢測(cè)的上下文再評(píng)分機(jī)制
《Seeing without Looking: Contextual Rescoring of Object Detections for AP Maximization》
時(shí)間：20191230
作者團(tuán)隊(duì)：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等
鏈接：https://arxiv.org/abs/1912.12290
注：引入RNN+自注意力機(jī)制，提出新的置信度分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)回歸器
【2】結(jié)合深度學(xué)習(xí)和驗(yàn)證進(jìn)行精確的目標(biāo)實(shí)例檢測(cè)
《Combining Deep Learning and Verification for Precise Object Instance Detection》
時(shí)間：20191230
作者團(tuán)隊(duì)：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)
鏈接：https://arxiv.org/abs/1912.12270
【3】MetaOD：目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的蛻變測(cè)試
《Metamorphic Testing for Object Detection Systems》
時(shí)間：20191231
作者團(tuán)隊(duì)：香港科技大學(xué)
鏈接：https://arxiv.org/abs/1912.12162
注：MetaOD是第一個(gè)用于目標(biāo)檢測(cè)器的蛻變測(cè)試(黑盒測(cè)試)系統(tǒng)，可以有效地揭示商用目標(biāo)檢測(cè)器的錯(cuò)誤檢測(cè)結(jié)果。
【4】基于集成式Y(jié)OLOv3算法的蝴蝶檢測(cè)與分類(lèi)
《Butterfly detection and classification based on integrated YOLO algorithm》
時(shí)間：20200104
作者團(tuán)隊(duì)：北京交通大學(xué)
鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.00361
注：本文研究了蝴蝶照片的自動(dòng)檢測(cè)與分類(lèi)識(shí)別問(wèn)題，提出了一種適合蝴蝶分類(lèi)的生物標(biāo)記方法。在YOLOv3算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)綜合不同訓(xùn)練機(jī)制的YOLOv3模型結(jié)果，提出了一種基于YOLOv3算法的蝴蝶自動(dòng)檢測(cè)與分類(lèi)識(shí)別算法。它大大提高了YOLO算法的泛化能力，使其具有更好的解決小樣本問(wèn)題的能力。
【5】CSPNet：可以增強(qiáng)CNN學(xué)習(xí)能力的新型Backbone
《CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN》
時(shí)間：20191128
作者團(tuán)隊(duì)：中央研究院資訊科學(xué)研究所&臺(tái)灣交通大學(xué)
鏈接：https://arxiv.org/abs/1911.11929
代碼：https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks
注1：本文之前CVer推送過(guò)，但那時(shí)還沒(méi)有開(kāi)源，現(xiàn)在CSPNet已經(jīng)開(kāi)源，所以再次分享給大家，值得關(guān)注和學(xué)習(xí)！
注2：很棒的backbone，在檢測(cè)任務(wù)上性能優(yōu)于YOLOv3-tiny，CSPPeleeNet在Jetson TX2速度高達(dá)41FPS！
【6】FNA：通過(guò)參數(shù)重新映射和架構(gòu)搜索實(shí)現(xiàn)快速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)
《Fast Neural Network Adaptation via Parameter Remapping and Architecture Search》
時(shí)間：20200109
作者團(tuán)隊(duì)：華中科技大學(xué)&地平線
鏈接：https://openreview.net/forum?id=rklTmyBKPH
代碼：https://github.com/JaminFong/FNA
注1：本文對(duì)MobileNetV2進(jìn)行FNA，以獲取用于分割和檢測(cè)的新網(wǎng)絡(luò)，FNA的總計(jì)算成本明顯低于SOTA分割/檢測(cè)NAS方法：比DPC少1737倍，比Auto-DeepLab小6.8倍，比DetNAS小7.4倍。
【7】P-RSDet：基于極坐標(biāo)的遙感圖像Anchor-free目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
《Objects detection for remote sensing images based on polar coordinates》
時(shí)間：20200110
作者團(tuán)隊(duì)：中科院&國(guó)科大提出
鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.02988
注：P-RSDet性能優(yōu)于X-LineNet、R-DFPN等網(wǎng)絡(luò)
【8】 MatrixNets：用于目標(biāo)檢測(cè)的新尺度和長(zhǎng)寬比感知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
《MatrixNets: A New Scale and Aspect Ratio Aware Architecture for Object Detection》
時(shí)間：20200113
作者團(tuán)隊(duì)：滑鐵盧大學(xué)&向量學(xué)院等
鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.03194
代碼：https://github.com/arashwan/matrixnet
注：MatrixNets在COCO上可達(dá)47.8 mAP！相對(duì)于CornerNet漲點(diǎn)5.6mAP，代碼剛剛開(kāi)源！
【9】商湯科技提出：用于類(lèi)增加目標(biāo)檢測(cè)的跨數(shù)據(jù)集訓(xùn)練
《Cross-dataset Training for Class Increasing Object Detection》
時(shí)間：20200115
作者團(tuán)隊(duì)：商湯科技
鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.04621
注：通過(guò)跨數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，可以利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)集通過(guò)單個(gè)模型檢測(cè)合并的目標(biāo)類(lèi)。
【10】TBC-Net：使用語(yǔ)義約束的紅外小目標(biāo)檢測(cè)實(shí)時(shí)檢測(cè)器
《TBC-Net: A real-time detector for infrared small target detection using semantic constraint》
時(shí)間：20200117
作者團(tuán)隊(duì)：中科院&國(guó)科大
鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.05852
注：性能優(yōu)于WLCM、NWIE和MPCM等網(wǎng)絡(luò)，TBC-Net可以在NVIDIA Jetson AGX Xavier開(kāi)發(fā)板上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)，適用于諸如帶有紅外傳感器的無(wú)人機(jī)的現(xiàn)場(chǎng)研究等應(yīng)用。
TBC-Net
為了方便下載，我已經(jīng)將上述論文打包，在?CVer公眾號(hào)?后臺(tái)回復(fù)：20200219?即可獲得打包鏈接。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的一文看尽10篇目标检测最新论文（MetaOD/P-RSDet/MatrixNets等）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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