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CVPR2022 Oral:StreamYOLO-流感知实时检测器

【GiantPandaCV导语】 自动驾驶技术对延迟要求极高。过去的工作提出了信息流(后文均称Streaming)感知联合评价指标,用于评估算法速度和准确性。本论文提出检测模型对于未来的预测是处理速度和精度均衡的关键。作者建立了一个简单有效的Streaming感知框架。它配备了 一种新的**双流感知模块(Dual Flow Perception,DFP),其中包括捕捉动态Streaming和静态Streaming移动趋势的基本检测特征。此外,作者引 入了一个趋势感知损失(Trend-Aware Loss,TAL)**,并结合趋势因子,为不同移动速度的物体生成自适应权重。本文提出的方法在Argogrse-HD数据集上实展现了竞争性能,与原Baseline相比提高了4.9% mAP。

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