CVPR 2020 Oral 線上分享 | 一框預測多目標：數據驅動的遮擋物體檢測新方法

目前的主流物體檢測框架（一階段/二階段）均遵循相同的物體檢測範式：一個候選框僅預測一個目標框，隨後用後處理方法來移除冗餘框。這爲檢測遮擋場景中的物體帶來了很多的困難。 觀察到遮擋場景中一個候選框可同時與多個目標物體重疊，因此曠視研究院提出了一種一個候選框同時預測多個目標框的遮擋場景物體檢測的新方法。 本期直播分享，PaperWeekly邀請到曠視研究院基礎模型組研究員鄭安林，爲大家帶來「一框預測多

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