字幕組雙語(yǔ)原文：CVPR 2020 目標(biāo)檢測(cè)論文精選

英語(yǔ)原文：CVPR 2020: The Top Object Detection Papers

翻譯：雷鋒字幕組（李珺毅、沫年惜雪）

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一、基于在點(diǎn)云上的3D目標(biāo)檢測(cè)的分層圖形網(wǎng)絡(luò)

原文標(biāo)題：A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds

這篇論文提出了一種基于圖卷積(gconv)的三維目標(biāo)檢測(cè)層次圖網(wǎng)絡(luò)(hgnet)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)通過處理原始點(diǎn)云，直接預(yù)測(cè)目標(biāo)的3 d邊界框。對(duì)于檢測(cè)目標(biāo)，HGNet能夠捕捉這些點(diǎn)之間的關(guān)系并且使用多層次語(yǔ)義。

HGNet包含三個(gè)主要組件:

• 一個(gè)基于U型圖卷積的網(wǎng)絡(luò)（gu-net）

• 一個(gè)方案生成器

• 一個(gè)方案推理模塊(ProRe Module) ----使用一個(gè)全連接層圖表來推理方案  

作者提出一個(gè)注意形態(tài)的圖卷積 (SA-GConv)去捕捉原始的形狀特征。這是通過建立模型的相對(duì)幾何位置來描述物體的形狀。

SA-GConv 基于u型網(wǎng)絡(luò)捕捉多層次特征。然后映射到相同的特征空間的投票模塊并且用于生成建議。在下一步中,GConv基于建議推理模塊，利用方案來預(yù)測(cè)邊框。

這里是在sun rgb-d v1數(shù)據(jù)集上獲得的一些性能結(jié)果。  

二、HVNET：基于激光雷達(dá)的3D目標(biāo)檢測(cè)的混合體素網(wǎng)絡(luò)

原文標(biāo)題：HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object Detection

這篇文章中使用的體素特征編碼（VFE）包含3步：

• 體素化——將點(diǎn)云分配給2D體素網(wǎng)絡(luò)

• 體素特征提取——計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的點(diǎn)的特征，饋送到PointNet樣式的功能編碼器

• 投影——將逐點(diǎn)特征聚合到體素級(jí)特征并投影到其原始網(wǎng)格。這就形成了一個(gè)偽圖像特征映射

體素的大小在VFE方法中非常重要。較小的體素尺寸可以捕獲更精細(xì)的幾何特征。它們也更擅長(zhǎng)對(duì)象本地化，但推理時(shí)間更長(zhǎng)。使用較粗的體素可以獲得更快的推理速度，因?yàn)檫@會(huì)導(dǎo)致較小的特征圖。但是，它的性能較差。

作者提出了混合體素網(wǎng)絡(luò)（HVNet），以實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度體素功能的利用。它由三個(gè)步驟組成：

• 多尺度體素化-創(chuàng)建一組特征體素尺度并將它們分配給多個(gè)體素。

• 混合體素特征提取-計(jì)算每個(gè)比例的體素相關(guān)特征，并將其輸入到關(guān)注特征編碼器（AVFE）中。每個(gè)體素比例尺上的要素都是逐點(diǎn)連接的。

• 動(dòng)態(tài)要素投影-通過創(chuàng)建一組多比例項(xiàng)目體素將要素投影回偽圖像。

 這是在KITTI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果  

三、Point-GNN:用于3D目標(biāo)檢測(cè)的點(diǎn)云圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

原文標(biāo)題：Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud

本文作者提供了圖神將網(wǎng)絡(luò)---Point-GNN---在LiDAR點(diǎn)云中檢測(cè)物體。該網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)了圖中每個(gè)頂點(diǎn)所屬對(duì)象的類別和形狀。Point-GNN有一個(gè)自動(dòng)回歸機(jī)制，可以在一個(gè)輸入中檢測(cè)多個(gè)對(duì)象。

該方法由三個(gè)部分組成：

• 圖構(gòu)造:使用體素下采樣點(diǎn)云進(jìn)行圖構(gòu)造

• 一種T迭代的圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 邊界框合并和得分

以下是在KITTI數(shù)據(jù)集上獲得的結(jié)果：

代碼：WeijingShi/Point-GNN

四、偽裝目標(biāo)檢測(cè)

原文標(biāo)題：Camouflaged Object Detection

本文針對(duì)偽裝對(duì)象檢測(cè)(COD)所面臨的挑戰(zhàn)，對(duì)嵌入在其周圍環(huán)境中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。作者還提供了一個(gè)名為COD10K的新數(shù)據(jù)集。它包含10,000張圖片，覆蓋了許多自然場(chǎng)景中偽裝的物體。它具有78個(gè)對(duì)象類別。 圖像帶有類別標(biāo)簽，邊界框，實(shí)例級(jí)別和消光級(jí)別的標(biāo)簽。

作者開發(fā)了一個(gè)稱為搜索識(shí)別網(wǎng)絡(luò)(SINet)的COD框架。代碼可以在這里找到：DengPingFan/SINet

該網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)主要模塊：

• 用于搜尋偽裝物體的搜索模塊

• 識(shí)別模塊(IM)用于檢測(cè)對(duì)象

以下是在各個(gè)數(shù)據(jù)集上得到的結(jié)果：

五、基于注意力- RPN和多關(guān)系檢測(cè)器的少目目標(biāo)檢測(cè)

原文標(biāo)題：Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector

本文提出了一種少鏡頭目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，其目標(biāo)是檢測(cè)含有少量注釋示例的不可見類別目標(biāo)。

他們的方法包括注意力- RPN、多關(guān)系檢測(cè)器和對(duì)比訓(xùn)練策略。該方法利用少鏡頭支持集和查詢集之間的相似性來識(shí)別新對(duì)象，同時(shí)減少了誤識(shí)別。作者還提供了一個(gè)包含1000個(gè)類別的新數(shù)據(jù)集，其中的對(duì)象具有高質(zhì)量的注釋。

fanq15/Few-Shot-Object-Detection-Dataset

該網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)由一個(gè)具有多個(gè)分支的權(quán)重共享框架組成，一個(gè)分支是查詢集，其他分支是支持集。權(quán)重共享框架的查詢分支是一個(gè)更快的R-CNN網(wǎng)絡(luò)。

介紹了一種帶有多關(guān)系模塊的注意- rpn和檢測(cè)器，用于在支持和查詢中可能出現(xiàn)的框之間精確解析。

下面是在ImageNet數(shù)據(jù)集上獲得的一些結(jié)果。

以下是一些在一些數(shù)據(jù)集上獲得的觀察結(jié)果。

六、D2Det:面向高質(zhì)量的對(duì)象檢測(cè)和實(shí)例分割

原文標(biāo)題：D2Det: Towards High-Quality Object Detection and Instance Segmentation

本文作者提出了D2Det，一種既能精確定位又能精確分類的方法。他們引入了一個(gè)稠密的局部回歸來預(yù)測(cè)一個(gè)目標(biāo)建議區(qū)域的多個(gè)稠密盒偏移量。這使他們能夠?qū)崿F(xiàn)精確的定位。

為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的分類，本文還引入了一種有區(qū)別的RoI pooling方案。pooling方案從該方案的多個(gè)子區(qū)域中抽取樣本，并進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)以獲得識(shí)別特征。

代碼：JialeCao001/D2Det

該方法基于標(biāo)準(zhǔn)的Faster R-CNN框架。在該方法中，傳統(tǒng)的Faster R-CNN的盒偏置回歸被提出的密集局部回歸所代替。在該方法中，通過區(qū)分性的RoI pooling來增強(qiáng)分類能力。

在兩階段方法中，第一階段使用區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)，第二階段使用單獨(dú)的分類和回歸分支。分類分支是基于區(qū)分池的。局部回歸分支的目標(biāo)是對(duì)象的精確定位。

以下是MS COCO數(shù)據(jù)集的結(jié)果:

思考

CVPR 2020提供了更多關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)和其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的探索和思考，如果您想進(jìn)一步研究，這里的開源倉(cāng)庫(kù)包含所有的會(huì)議論文。

CVPR 2020 Open Access Repository

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