Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection論文筆記

摘要 目前檢測的準確率受物體視頻中變化的影響，如運動模糊，鏡頭失焦等。現有工作是想要在框的級別上尋找時序信息，但這樣的方法通常不能端到端訓練。我們提出了flow-guided feature aggregation，一個用於視頻物體檢測的端到端學習框架。在特徵級別上利用時序信息，通過相鄰幀的運動路徑提高每幀的特徵，從而提高檢測的準確率。  簡介 特徵提取網絡提取出每幀的feature maps。爲

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