Flow -Guided feature Aggregation for video object detection

這篇文章是對之前的deep-featureflow的一個延續，利用了前後幀的信息來加強當前幀的特徵，從而得到較好的識別度，但是速度上回很慢。 基於流引導的特徵聚合，端到端的學習框架，利用時間一致性，沿着運動軌跡聚合附近的幀，來提高每一幀的特徵。這種方法對於strong single-frame baselines in ImageNet VID 有很大的改進，並且對於快速移動的物體效果顯著。 1.

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