提出了一种新的目标检测方法，使用单个卷积神经网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，消除了现有的one stage检测器设计中对一组anchors的需要。除了上述新颖的构想，文章还引入了corner pooling，这是一种新型的池化层，可以帮助网络更好地定位边界框的角点。CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的one stage检测器。
Paper - 2018 - CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
ECCV2018 | 论文阅读CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
转自：https://github.com/junxnone/tech-io/issues/468
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提出了一种新的目标检测方法，使用单个卷积神经网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。...
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这是一篇很久之前就看过的论文，当时没有仔细看，现在又翻出来看了。 CornerNet CornerNet就像名称那...
《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》发表于ECCV...
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本文标题：CornerNet
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