CVPR 2020 Oral | 曠視提出目前最好的密集場景目標檢測算法：一個候選框，多個預測結果...

作爲 CVPR 2020 Oral展示論文之一， 該文提出一種簡單卻有效的基於候選框的物體檢測方法，尤其適用於密集物體檢測。該方法通過一個候選框、多個預測框的概念，引入 EMD Loss、Set NMS、精細優化模塊等新技術，並在 CrowdHuman 數據集上取得當前最佳結果，在擁擠程度更低的 CityPersons 數據集以及基本很少重疊的 COCO 數據集上也表現優良。論文代碼已開源。 目錄

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