【论文】【CVPR2022】Real-time Object Detection for Streaming Perception1. Introduction2. Related Works3. Methods3.2. Pipeline4. Experiments4.2. Ablations for PipelineComparison with Kalman Filter based forecasting.5. 结论cites
用于流感知的实时对象检测自动驾驶需要模型感知环境并在低延迟内（重新）采取行动以确保安全。虽然过去的工作忽略了处理后环境中不可避免的变化，但提出了流式感知将延迟和准确性联合评估为视频在线感知的单一指标。在本文中，我们没有像以前的工作那样在准确性和速度之间进行权衡，而是。我们为流式感知构建了一个简单有效的框架。它配备了一个新颖的双流感知模块 (DFP)，其中包括动态和静态流，以基本检测功能。此外，我们引入了趋势感知损失 (TAL) 与趋势因子相结合，为具有。
