DECOLOR: Moving Object Detection by Detecting Contiguous Outliers in the Low-Rank Representation Xiaowei Zhou et al. Abstract—Object detection is a fundamental step for automated video analysis in many vision applications. Object detection in a video…

相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.08043 论文代码:https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 概述 ExtremeNet是今年(2019)1月23号挂在arxiv上的目标检测论文,是至今为止检测效果最好的单阶段目标检测算法.思想借鉴CornerNet,使用标准的关键点估计网络检测目标关键点进而构造目标的预测框.ExtremeNet预测四个extreme point(顶.左.底.右)以及目标的中心点,如果这五个点满…

论文阅读——FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector 概述 这是一篇ArXiv 2019的文章,作者提出了一种新的anchor-free的目标检测框架FoveaBox,直接学习目标存在的可能性(预测类别敏感的语义map)和bbox的坐标(为可能存在目标的每个位置生成无类别的bbox).该算法的单模型(基于ResNeXt-101-FPN )在COCO数据集上的AP达到42.1%.代码尚未开源. 介绍 anchor弊端:额外的超参数设计很复杂:设计的…

  End-to-End Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos  CVPR 2016  Motivation:    本文主要是想借助空间的 attention model 来去协助进行行人识别的工作.作者认为 long, read-world videos 是一个非常具有挑战的视觉问题.算法必须推理出是否出现了某个 action, 并且还要在时间步骤上推出出现在什么时刻.大部分的工作都是通过构建 frame-lev…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.05548 项目地址:http://www.cs.toronto.edu/polyrnn 概述 Polygon-RNN是一篇收录于CVPR2017的论文,文中作者基于CNN+RNN提出了一种半自动目标实例标注的算法.当前大多方法都将目标分割视为像素级分类问题,而本文则将其看做多边形预测任务,以裁剪的目标图像作为输入,预测目标的多边形轮廓的顶点(假定使用者已提供目标的bounding box).如下图所示: 其半自动过程体现在,人工标…

Xiang Bai--[CVPR2012]Detecting Texts of Arbitrary Orientations in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 创新点和贡献 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者和相关链接 华科:姚聪(Cong Yao),白翔(Xiang Bai),刘文予(Wenyu Liu) 微软MSRA:马毅(Yi Ma) UCLA(加州大学圣地亚哥分校):屠卓文(Zhuowen Tu) 文章中提到的MSRA-TD 500 数据库…

Weilin Huang——[ECCV2016]Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 目录 作者和相关链接 几个关键的Idea出发点 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 个人主页:Zhi Tian,黄伟林,Tong He,Pan He,乔宇 作者简单信息: 论文下载:论文传送门 代码下载:代码传送门 几个关键的Idea出发点 文本检测和一般目标检测的不同——文本线是…

Motion Detection or Moving Object Detection 称之为运动侦测,移动侦测,移动检测 MOD全称为Moving Object Detection,中文“移动物体检测”.主要的作用是泊车时,周围有人或物体经过探测区域被检测到给驾驶员声音和视觉提醒,移动物体会被黄框标示,提醒驾驶员注意.被检测到的物体必须是移动物的,它检测不到静止的物体     方法有哪些? 帧差分法(frame differencing)   Frame differencing is a t…

论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss,使得模型的训练更专注于困难样本.同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 论文代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron Introducti…

论文阅读:Prominent Object Detection and Recognition: A Saliency-based Pipeline  如上图所示,本文旨在解决一个问题:给定一张图像,我们最应该关注哪些区域?怎么将其分割出来?这是一个什么东东?这三个子问题为一体. Problem formulation: Given an image, determine the most influential item in the scene in terms of region of i…