ECCV 2020 目标检测论文大盘点（49篇论文）

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本文转载自：计算机视觉Daily

前言

距离ECCV 2020 会议结束有段时间了，但其中的论文大多是目前的SOTA，所以非常值得大家花时间阅读学习！

ECCV 2020 有效投稿数为5025，最终收录1361篇论文，录取率是27%。其中104篇 Oral、161篇 Spotlights，剩下皆为Poster。

计算机视觉Daily 将正式系列整理 ECCV 2020的大盘点工作，本文为第一篇：2D 目标检测方向。主要包含：一般的2D目标检测、旋转目标检测、视频目标检测、弱监督、域自适应等方向。

注意1：并不包含3D 目标检测和显著性目标检测，因为这两个方向的论文也是超级多的，后续计算机视觉Daily会专门系统整理，还请关注后续内容。

在计算机视觉Daily后台回复：ECCV2020目标检测，即可下载这49篇论文的PDF

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注意2：中科院、香港中文大学的工作非常之多，太强了！

目录

• 2D 目标检测

• 旋转目标检测

• 视频目标检测

• 弱监督目标检测

• 域自适应目标检测

• Few-Shot 目标检测

• 水下目标检测

• 目标检测对抗攻击

• 其他2D目标检测

ECCV 2020 目标检测论文大盘点

2D 目标检测

End-to-End Object Detection with Transformers

DETR：基于Transformers的端到端目标检测

• 作者单位：巴黎第九大学, Facebook AI

• 论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872

• 代码：https://github.com/facebookresearch/detr

• 中文解读：

BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection

BorderDet：用于密集目标检测的边界特征

• 作者单位：旷视科技, 西安交通大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2211_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/BorderDet
• 中文解读：

Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection

• 作者单位：国科大, 华为, 华中科大, 鹏城实验室
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/492_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/Duankaiwen/CPNDet
• 中文解读：

TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors

• 作者单位：佐治亚理工学院
• 主页：https://dbolya.github.io/tide/
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/849_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/dbolya/tide
• 中文解读：

Chained-Tracker: Chaining Paired Attentive Regression Results for End-to-End Joint Multiple-Object Detection and Tracking

• 作者单位：腾讯优图, 复旦大学, NAIST
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1624_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/pjl1995/CTracker
• 中文解读：

Side-Aware Boundary Localization for More Precise Object Detection

• 作者单位：香港中文大学, 南洋理工大学, 商汤科技, 浙江大学, 中科大
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2272_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/open-mmlab/mmdetection
• 中文解读：

AABO: Adaptive Anchor Box Optimization for Object Detection via Bayesian Sub-sampling

• 作者单位：清华大学, 华为诺亚
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3977_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/wwdkl/AABO
• 中文解读：

Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection

• 作者单位：悉尼大学, 中科院, 国科大, 商汤科技
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/536_ECCV_2020_paper.php
• 代码：
• 中文解读：

Soft Anchor-Point Object Detection

• 作者单位：卡内基梅隆大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/721_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Point-Set Anchors for Object Detection, Instance Segmentation and Pose Estimation

• 作者单位：微软亚洲研究院, 北京大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1162_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

MimicDet: Bridging the Gap Between One-Stage and Two-Stage Object Detection

• 作者单位：商汤科技, 香港中文大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2209_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training

• 作者单位：中科院, 国科大, 图森未来
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2335_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/hkzhang95/DynamicRCNN
• 中文解读：暂无

OS2D: One-Stage One-Shot Object Detection by Matching Anchor Features

• 作者单位：俄罗斯国家研究型高等经济大学, Yandex, mirum.io
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2424_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/aosokin/os2d
• 中文解读：暂无

Large Batch Optimization for Object Detection: Training COCO in 12 Minutes

• 作者单位：中科院, 国科大, 北京大学, 鹏城实验室等
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3790_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Hierarchical Context Embedding for Region-based Object Detection

• 作者单位：南京大学, 旷视科技
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3819_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Dive Deeper Into Box for Object Detection

• 作者单位：香港中文大学, 腾讯优图, 思谋科技
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4095_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Probabilistic Anchor Assignment with IoU Prediction for Object Detection

• 作者单位：XL8公司, 高通(韩国)
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5041_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/kkhoot/PAA
• 中文解读：暂无

HoughNet: Integrating near and long-range evidence for bottom-up object detection

• 作者单位：中东技术大学, 安卡拉大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5063_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/nerminsamet/houghnet
• 中文解读：暂无

Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

• 作者单位：谷歌大脑
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5865_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection
• 中文解读：暂无

Quantum-soft QUBO Suppression for Accurate Object Detection

• 作者单位：宾夕法尼亚州立大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/6621_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Dense RepPoints: Representing Visual Objects with Dense Point Sets

• 作者单位：北京大学, 香港中文大学, 浙江大学, 上海交通大学, 多伦多大学, 微软亚洲研究院
• 论文：https://arxiv.org/abs/1912.11473
• 代码：https://github.com/justimyhxu/Dense-RepPoints
• 中文解读：

Representation Sharing for Fast Object Detector Search and Beyond

• 作者单位：码隆科技
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3266_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

旋转目标检测

PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments

• 作者单位：扩博智能Clobotics, 上海交通大学, 多媒体大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3087_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/clobotics/piou
• 数据集：https://github.com/clobotics/piou
• 中文解读：

Arbitrary-Oriented Object Detection with Circular Smooth Label

• 作者单位：上海交通大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/666_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_Tensorflow
• 中文解读：暂无

视频目标检测

Video Object Detection via Object-level Temporal Aggregation

• 作者单位：加州大学美熹德分校, 腾讯, 字节跳动, 谷歌
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2107_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Learning Where to Focus for Efficient Video Object Detection

• 作者单位：中科院, 国科大, 香港中文大学, 地平线机器人
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2475_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/jiangzhengkai/LSTS
• 中文解读：暂无

Mining Inter-Video Proposal Relations for Video Object Detection

• 作者单位：中科院, 蒙纳士大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3764_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/youthHan/HVRNet
• 中文解读：暂无

CenterNet Heatmap Propagation for Real-time Video Object Detection

• 作者单位：图卢兹大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4943_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

弱监督目标检测

Many-shot from Low-shot: Learning to Annotate using Mixed Supervision for Object Detection

• 作者单位：华为诺亚, Mila Montr´eal, 牛津大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/438_ECCV_2020_paper.php
• 代码：
• 中文解读：

Enabling Deep Residual Networks for Weakly Supervised Object Detection

• 作者单位：厦门大学, Pinterest, 南方科技大学, 腾讯优图
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/479_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/shenyunhang/DRN-WSOD
• 中文解读：

UFO²: A Unified Framework towards Omni-supervised Object Detection

• 作者单位：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校, NVIDIA
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3205_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/NVlabs/wetectron
• 中文解读：暂无

Boosting Weakly Supervised Object Detection with Progressive Knowledge Transfer

• 作者单位：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校, 微软
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5495_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/mikuhatsune/wsod_transfer
• 中文解读：暂无

Improving Object Detection with Selective Self-Supervised Self-Training

• 作者单位：中佛罗里达大学, 谷歌
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/6837_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

域自适应目标检测

Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy and Rainy Conditions

• 作者单位：约翰斯·霍普金斯大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2270_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Collaborative Training between Region Proposal Localization and Classification for Domain Adaptive Object Detection

• 作者单位：中山大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2920_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/GanlongZhao/CST_DA_detection
• 中文解读：暂无

Domain Adaptive Object Detection via Asymmetric Tri-way Faster-RCNN

• 作者单位：重庆大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4600_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Adaptive Object Detection with Dual Multi-Label Prediction

• 作者单位：滴滴出行, 卡尔顿大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5992_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive Object Detector

• 作者单位：Academia Sinica, NEC Labs, 台湾交通大学, 加州大学美熹德分校, 谷歌
• 主页：https://chengchunhsu.github.io/EveryPixelMatters/
• 论文：https://arxiv.org/abs/2008.08574
• 代码：https://github.com/chengchunhsu/EveryPixelMatters
• 中文解读：暂无

Adapting Object Detectors with Conditional Domain Normalization

• 作者单位：香港中文大学, 商汤科技
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1358_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

Few-Shot 目标检测

Multi-Scale Positive Sample Refinement for Few-Shot Object Detection

• 作者单位：北京航空航天大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2581_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/jiaxi-wu/MPSR
• 中文解读：暂无

Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild

• 作者单位：居斯塔夫·埃菲尔大学, 法雷奥
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2712_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

水下目标检测

Dual Refinement Underwater Object Detection Network

• 作者单位：南京邮电大学, 中科院
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3425_ECCV_2020_paper.php
• 代码：https://github.com/Peterchen111/FERNet
• 中文解读：暂无

目标检测对抗攻击

APRICOT: A Dataset of Physical Adversarial Attacks on Object Detection

• 作者单位：MITRE公司
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3632_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 数据集：暂无
• 中文解读：暂无

Making an Invisibility Cloak: Real World Adversarial Attacks on Object Detectors

• 作者单位：马里兰大学帕克分校, Facebook AI
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1425_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

New Threats against Object Detector with Non-local Block

• 作者单位：南洋理工大学
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3508_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

其他2D目标检测

GeoGraph: Graph-based multi-view object detection with geometric cues end-to-end

• 作者单位：南布列塔尼大学,  苏黎世联邦理工学院
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/292_ECCV_2020_paper.php
• 代码：
• 中文解读：

Object Detection with a Unified Label Space from Multiple Datasets

• 作者单位：西北大学, NEC Labs, 加利福尼亚大学圣迭戈分校
• 主页：http://www.nec-labs.com/~mas/UniDet/
• 论文：
• 代码：暂无
• 数据集：http://www.nec-labs.com/~mas/UniDet/resources/UOD_dataset_ECCV20.zip
• 中文解读：暂无

LabelEnc: A New Intermediate Supervision Method for Object Detection

• 作者单位：北京邮电大学, 同济大学, 旷视
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5115_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

PackDet: Packed Long-Head Object Detector

• 作者单位：中科院, EvaVisdom科技
• 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1821_ECCV_2020_paper.php
• 代码：暂无
• 中文解读：暂无

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