【论文阅读】【二维目标检测】RepPoints: Point Set Representation for Object Detection

关键词：ICCV2019，anchor free，two-stage

该论文是目前anchor free的文章单模型效果最好的，anchor free的其他文章在我的另外一篇博客里有介绍。对比其他文章，该文章显式的不同有如下：

• 其他文章基本都用的是单阶段的模型
• 除了GA-RPN，其他文章基本都没有用Deformable Convolution
• 其他使用关键点的表示box的文章是把object detection问题转成了key point estimation的问题，本文仍然采用object detection的思路

RepPoints: Point Set Representation for Object Detection

作者提出，bounding box在object detection虽然使用方便评价方便，但其实对于物体的定位来说还是相对于粗糙的，bounding box中仍然包含大量背景。RepPoints就是为了更精细化地表示object localization提出的。

值得提的一点是论文中对two stage中多阶段中的box的命名非常清晰易懂：“from anchors and proposals to final predictions”，之前读Cascade R-CNN，*“hypothesis”*读的我发晕。

没读懂的一点是*“In contrast, RepPoints are learned in a top-down fashion from t