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摘要：paper: Objects as Points code: https://github.com/xingyizhou/CenterNet Abstract CenterNet是anchor-free的目标检测方法，用预测出的点表示一个object，同时回归出目标的size和offset。其性能表 阅读全文

摘要：paper: "Focal Loss for Dense Object Detection" Abstract 1. 目前主流的目标检测方法，one stage相较于two stage的一个痛点就是样本分布的不平衡（目标和背景），导致one stage虽然速度上有优势，但是精度却有所降低。因此，本文 阅读全文

摘要：Yolo V1 paper: "You Only Look Once: Unified, Real Time Object Detection" slide： "官方slide介绍，很详细" Abstract 1. 如文章名字所述，其完成一次目标检测，只需要look once，也就是不像两阶段的网络 阅读全文

摘要：paper: "EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection" code "官方tf" "民间PyTroch" Abstract 1. 谷歌大脑团队提出的新的目标检测算法，性能极佳，EfficientDet D0的mAP就超过了yolov 阅读全文