【CVPR2021】端到端的全卷积目标检测器

本文首次在全卷积目标检测器上去除了NMS（非极大值抑制）后处理，做到了端到端训练。我们分析了主流一阶段目标检测方法，并发现传统的一对多标签分配策略是这些方法依赖NMS的关键，并由此提出了预测感知的一对一标签分配策略。此外，为了提升一对一标签分配的性能，我们提出了增强特征表征能力的模块，和加速模型收敛的辅助损失函数。我们的方法在无NMS的情况下达到了与主流一阶段目标检测方法相当的性能。在密集场景上，我们的方法的召回率超过了依赖NMS的目标检测方法的理论上限。