ECCV 2020 论文大盘点-视频目标检测篇
本文盘点ECCV 2020 中所有视频目标价检测（Video Object Detection）相关的论文，总计 4 篇，其中 2 篇论文代码将开源。
对视频中的目标进行检测，当然可以转化为对每帧图像进行检测，可以利用视频中多帧信息提升检测精度，但这样做无疑计算量很大，如何利用视频中的时序信息提高精度，如何进行计算加速，成为研究的重点。
下载包含这些论文的 ECCV 2020 所有论文：
[1]. Video Object Detection via Object-level Temporal Aggregation
作者 | Chun-Han Yao, Chen Fang , Xiaohui Shen , Yangyue Wan, Ming-Hsuan Yang
单位 | 加州大学默塞德分校；腾讯；字节跳动；谷歌
论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/
papers_ECCV/papers/123590154.pdf
结合关键帧目标检测+目标跟踪的视频目标检测，在CPU上课达到实时。
[2]. Learning Where to Focus for Efficient Video Object Detection
作者 | Zhengkai Jiang, Yu Liu, Ceyuan Yang, Jihao Liu, Peng Gao, Qian Zhang, Shiming Xiang, Chunhong Pan
单位 | 中科院；国科大；香港中文大学；Horizon Robotics
论文 | https://arxiv.org/abs/1911.05253
代码 | https://github.com/jiangzhengkai/LSTS
高效视频目标检测，在TITAN V GPU上能跑到实时（22 FPS）。
[3]. Mining Inter-Video Proposal Relations for Video Object Detection
作者 | Mingfei Han , Yali Wang , Xiaojun Chang , Yu Qiao
单位 | 中科院；蒙纳士大学
论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/
papers_ECCV/papers/123660426.pdf
代码 | https://github.com/youthHan/HVRNet
通过以分层方式集成视频内和视频间Proposal 关系来设计分层视频关系网络（HVR-Net）。该设计可以逐步利用内部和内部上下文来增强视频对象检测。在 ImageNet VID数据集上取得了SOTA。
[4]. CenterNet Heatmap Propagation for Real-time Video Object Detection
作者 | Zhujun Xu, Emir Hrustic, Damien Vivet
单位 | Universit´e de Toulouse
论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/
papers_ECCV/papers/123700222.pdf
将CenterNet 用于视频目标检测，ImageNet VID 数据集上在线检测精度 76.7% mAP at 37 FPS 离线检测精度 78.4% mAP at 34 FPS。
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