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目前state-of-the-art的目标检测算法大都是two-stage、proposal-driven的网络，如R-CNN架构。而one-stage检测器一直以速度为特色，在精度上始终不及two-stage检测器。因此，论文希望研究出一个精度能与two-stage检测器媲美...

CornerNet作为anchor-free对象检测网络，克服了one-stage对象检测依赖anchor boxes的缺点，但是CornerNet本身在对象检测方面的精度仍然有限，本文作者认真分析了CornerNet网络的缺陷，提出了新的改进方法。CornerNet网络依赖...

在RetinaNet之前，目标检测领域一个普遍的现象就是two-stage的方法有更高的准确率，但是耗时也更严重，比如经典的Faster R-CNN，R-FCN，FPN等，而one-stage的方法效率更高，但是准确性要差一些，比如经典的YOLOv2，YOLOv3和SSD。这是两...

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AI 科技评论按：本文作者陈恺，该文首发于知乎，雷锋网 AI 科技评论获其授权转载。

这部分基本是在YOLOV1的基础上的一些改进，并且还提出了YOLO9000(9000类检测，恐怖)。 文章主要是三个部分，名字也起的很简洁： Better，Faster,Stronger。

主讲人：袁野 | 旷视研究院研究员屈鑫 编辑整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI12月27日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第四期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的Face Attention Network论文。本篇论文...