前言 单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现,使用具有两个平行分支的头部,这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位.本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD),它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务. TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的单模型单尺度测试.这大大超过了最近的单阶段检测器,如ATSS(47.7AP).GFL(48.2AP)和PAA(49.0AP),它们的参数和FLOPs更少. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号C…