CVPR 2020丨更精準的視頻目標檢測：基於記憶增強的全局-局部整合網絡的方法

編者按：在視頻物體檢測任務中，由於相機失焦、物體遮擋等問題，僅基於圖像的目標檢測器很可能達不到令人滿意的效果。針對此類問題，微軟亞洲研究院提出了基於記憶增強的全局-局部整合網絡（Memory Enhanced Global-Local Aggregation, MEGA），它可以在只增加非常小的計算開銷的前提下，整合大量的全局信息和局部信息來輔助關鍵幀的檢測，從而顯著地提升了視頻物體檢測器的性能。

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