【ECCV-2020】CPN：一种无锚框、两阶段的目标检测器 Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection 【推荐理由】本文收录于ECCV-2020。来自国科大、华为等单位的学者者指出，目标检测器的目标是确定图像中目标所对应的的类别与位置，并提出一种无锚框（Anchor-free）两阶段模型Corner Proposal Network (CPN)，首先通过查询可能的角关键点组合来提取可能的候选目标，然后通过独立的分类阶段为每个候选目标分配一个类别标签。这种网络适用于检测各种尺度大小目标的能力，能有效避免检测过程中大量的False-Positive提议框所混淆。在MS-COCO基准测评上，CPN模型达到49.2％ AP，在最新的目标检测方法中具有一定的性能竞争力和出色的推理速度。 【论文链接】https://arxiv.org/abs/2007.13816.pdf 【论文代码】https://github.com/Duankaiwen/CPNDet

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除