ECCV 2020 目标检测论文大盘点(49篇论文)

目录

  • 2D 目标检测
  • 旋转目标检测
  • 视频目标检测
  • 弱监督目标检测
  • 域自适应目标检测
  • Few-Shot 目标检测
  • 水下目标检测
  • 目标检测对抗攻击
  • 其他2D目标检测

目标检测

2D 目标检测

End-to-End Object Detection with Transformers

DETR:基于Transformers的端到端目标检测

  • 作者单位:巴黎第九大学, Facebook AI
  • 论文:https://arxiv.org/abs/2005.12872
  • 代码:https://github.com/facebookresearch/detr
  • 中文解读:目标检测新坑来了!对标Faster R-CNN!FAIR提出DETR:用Transformers来进行端到端的目标检测

BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection

BorderDet:用于密集目标检测的边界特征

  • 作者单位:旷视科技, 西安交通大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2211_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/Megvii-BaseDetection/BorderDet
  • 中文解读:

Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection

  • 作者单位:国科大, 华为, 华中科大, 鹏城实验室
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/492_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/Duankaiwen/CPNDet
  • 中文解读:ECCV 2020 Oral | 旷视提出BorderDet:用边界特征做目标检测

TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors

  • 作者单位:佐治亚理工学院
  • 主页:https://dbolya.github.io/tide/
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/849_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/dbolya/tide
  • 中文解读:暂无

Chained-Tracker: Chaining Paired Attentive Regression Results for End-to-End Joint Multiple-Object Detection and Tracking

  • 作者单位:腾讯优图, 复旦大学, NAIST
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1624_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/pjl1995/CTracker
  • 中文解读:暂无

Side-Aware Boundary Localization for More Precise Object Detection

  • 作者单位:香港中文大学, 南洋理工大学, 商汤科技, 浙江大学, 中科大
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2272_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/open-mmlab/mmdetection
  • 中文解读:暂无

AABO: Adaptive Anchor Box Optimization for Object Detection via Bayesian Sub-sampling

  • 作者单位:清华大学, 华为诺亚
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3977_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/wwdkl/AABO
  • 中文解读:清华&华为提出AABO:自适应最优化Anchor设置,性能榨取的最后一步 | ECCV 2020 Spotlight

Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection

  • 作者单位:悉尼大学, 中科院, 国科大, 商汤科技
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/536_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Soft Anchor-Point Object Detection

  • 作者单位:卡内基梅隆大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/721_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Point-Set Anchors for Object Detection, Instance Segmentation and Pose Estimation

  • 作者单位:微软亚洲研究院, 北京大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1162_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

MimicDet: Bridging the Gap Between One-Stage and Two-Stage Object Detection

  • 作者单位:商汤科技, 香港中文大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2209_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training

  • 作者单位:中科院, 国科大, 图森未来
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2335_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/hkzhang95/DynamicRCNN
  • 中文解读:暂无

OS2D: One-Stage One-Shot Object Detection by Matching Anchor Features

  • 作者单位:俄罗斯国家研究型高等经济大学, Yandex, http://mirum.io
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2424_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/aosokin/os2d
  • 中文解读:暂无

Large Batch Optimization for Object Detection: Training COCO in 12 Minutes

  • 作者单位:中科院, 国科大, 北京大学, 鹏城实验室等
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3790_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:ECCV 2020 | 12分钟训练COCO模型!中科院提出:矩衰减优化的目标检测快速训练方法

Hierarchical Context Embedding for Region-based Object Detection

  • 作者单位:南京大学, 旷视科技
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3819_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Dive Deeper Into Box for Object Detection

  • 作者单位:香港中文大学, 腾讯优图, 思谋科技
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4095_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Probabilistic Anchor Assignment with IoU Prediction for Object Detection

  • 作者单位:XL8公司, 高通(韩国)
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5041_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/kkhoot/PAA
  • 中文解读:暂无

HoughNet: Integrating near and long-range evidence for bottom-up object detection

  • 作者单位:中东技术大学, 安卡拉大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5063_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/nerminsamet/houghnet
  • 中文解读:ECCV2020 | HoughNet:将投票机制引入目标检测,整合局部和全局信息

Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

  • 作者单位:谷歌大脑
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5865_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection
  • 中文解读:暂无

Quantum-soft QUBO Suppression for Accurate Object Detection

  • 作者单位:宾夕法尼亚州立大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/6621_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Dense RepPoints: Representing Visual Objects with Dense Point Sets

  • 作者单位:北京大学, 香港中文大学, 浙江大学, 上海交通大学, 多伦多大学, 微软亚洲研究院
  • 论文:https://arxiv.org/abs/1912.11473
  • 代码:https://github.com/justimyhxu/Dense-RepPoints
  • 中文解读:

Representation Sharing for Fast Object Detector Search and Beyond

  • 作者单位:码隆科技
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3266_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

旋转目标检测

PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments

  • 作者单位: 扩博智能Clobotics, 上海交通大学, 多媒体大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3087_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/clobotics/piou
  • 数据集:https://github.com/clobotics/piou
  • 中文解读:暂无

Arbitrary-Oriented Object Detection with Circular Smooth Label

  • 作者单位:上海交通大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/666_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_Tensorflow
  • 中文解读:ECCV 2020 | 上海交大提出CSL:遥感旋转目标检测新方法

视频目标检测

Video Object Detection via Object-level Temporal Aggregation

  • 作者单位:加州大学美熹德分校, 腾讯, 字节跳动, 谷歌
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2107_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Learning Where to Focus for Efficient Video Object Detection

  • 作者单位:中科院, 国科大, 香港中文大学, 地平线机器人
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2475_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/jiangzhengkai/LSTS
  • 中文解读:暂无

Mining Inter-Video Proposal Relations for Video Object Detection

  • 作者单位:中科院, 蒙纳士大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3764_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/youthHan/HVRNet
  • 中文解读:暂无

CenterNet Heatmap Propagation for Real-time Video Object Detection

  • 作者单位:图卢兹大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4943_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

弱监督目标检测

Many-shot from Low-shot: Learning to Annotate using Mixed Supervision for Object Detection

  • 作者单位:华为诺亚, Mila Montr´eal, 牛津大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/438_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:
  • 中文解读:

Enabling Deep Residual Networks for Weakly Supervised Object Detection

  • 作者单位:厦门大学, Pinterest, 南方科技大学, 腾讯优图
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/479_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/shenyunhang/DRN-WSOD
  • 中文解读:

UFO²: A Unified Framework towards Omni-supervised Object Detection

  • 作者单位:伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校, NVIDIA
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3205_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/NVlabs/wetectron
  • 中文解读:暂无

Boosting Weakly Supervised Object Detection with Progressive Knowledge Transfer

  • 作者单位:伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校, 微软
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5495_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/mikuhatsune/wsod_transfer
  • 中文解读:暂无

Improving Object Detection with Selective Self-Supervised Self-Training

  • 作者单位:中佛罗里达大学, 谷歌
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/6837_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

域自适应目标检测

Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy and Rainy Conditions

  • 作者单位:约翰斯·霍普金斯大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2270_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Collaborative Training between Region Proposal Localization and Classification for Domain Adaptive Object Detection

  • 作者单位:中山大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2920_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/GanlongZhao/CST_DA_detection
  • 中文解读:暂无

Domain Adaptive Object Detection via Asymmetric Tri-way Faster-RCNN

  • 作者单位:重庆大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4600_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Adaptive Object Detection with Dual Multi-Label Prediction

  • 作者单位:滴滴出行, 卡尔顿大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5992_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive Object Detector

  • 作者单位:Academia Sinica, NEC Labs, 台湾交通大学, 加州大学美熹德分校, 谷歌
  • 主页:https://chengchunhsu.github.io/EveryPixelMatters/
  • 论文:https://arxiv.org/abs/2008.08574
  • 代码:https://github.com/chengchunhsu/EveryPixelMatters
  • 中文解读:暂无

Adapting Object Detectors with Conditional Domain Normalization

  • 作者单位:香港中文大学, 商汤科技
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1358_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

Few-Shot 目标检测

Multi-Scale Positive Sample Refinement for Few-Shot Object Detection

  • 作者单位:北京航空航天大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2581_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/jiaxi-wu/MPSR
  • 中文解读:暂无

Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild

  • 作者单位:居斯塔夫·埃菲尔大学, 法雷奥
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2712_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

水下目标检测

Dual Refinement Underwater Object Detection Network

  • 作者单位:南京邮电大学, 中科院
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3425_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:https://github.com/Peterchen111/FERNet
  • 中文解读:暂无

目标检测对抗攻击

APRICOT: A Dataset of Physical Adversarial Attacks on Object Detection

  • 作者单位:MITRE公司
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3632_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 数据集:暂无
  • 中文解读:暂无

Making an Invisibility Cloak: Real World Adversarial Attacks on Object Detectors

  • 作者单位:马里兰大学帕克分校, Facebook AI
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1425_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

New Threats against Object Detector with Non-local Block

  • 作者单位:南洋理工大学
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3508_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

其他2D目标检测

GeoGraph: Graph-based multi-view object detection with geometric cues end-to-end

  • 作者单位:南布列塔尼大学, 苏黎世联邦理工学院
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/292_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:
  • 中文解读:

Object Detection with a Unified Label Space from Multiple Datasets

  • 作者单位:西北大学, NEC Labs, 加利福尼亚大学圣迭戈分校
  • 主页:http://www.nec-labs.com/~mas/UniDet/
  • 论文:
  • 代码:暂无
  • 数据集:http://www.nec-labs.com/~mas/UniDet/resources/UOD_dataset_ECCV20.zip
  • 中文解读:暂无

LabelEnc: A New Intermediate Supervision Method for Object Detection

  • 作者单位:北京邮电大学, 同济大学, 旷视
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5115_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

PackDet: Packed Long-Head Object Detector

  • 作者单位:中科院, EvaVisdom科技
  • 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1821_ECCV_2020_paper.php
  • 代码:暂无
  • 中文解读:暂无

论文PDF下载

上述49篇论文的PDF已全部打包好,百度云链接:

链接: https://pan.baidu.com/s/144Y-_FPd0J-gqqqFarAvgQ
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