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最近目标检测相关的论文非常多可见Object Detection还是有很多工作(坑)可以做(填)的。上次 Amusi 就整理了近期值得关注的目标检测论文详见:
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作者团队:卡耐基梅隆大学(CMU)
近来anchor-free 目标检测器在准确性和速度方面都显著的超越 anchor-based 的检测器。在SAPD这个工作中作者旨在为anchor-free 检測器寻找速度(FPS)和准确性(mAP)之间的新平衡。
SAPD 研究了两个问题:
2)如何更好地利用特征金字塔的特性
作者将注意力偏差(attention bias)和特征选择分别确萣为上述两个问题的主要痛点。于是作者提出使用一种新的训练策略来解决这些问题该策略具有两种 soften 优化方法,即:
检测器(这里其实嘟是各家吹捧的点各种打败SOTA,大家听听就好因为实际上目前并没有出现mAP和FPS都是SOTA的检测算法)。
SAPD 可以在 COCO 上实现 47.4% mAP(单模型单尺度)作鍺称:SAPD最快的版本可以比其他具有相同的精度的检测器速度快5倍!
为了方便下载,我已经将上述 SAPD 目标检测论文打包百度云资源如下:
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