Fully Motion-Aware Network for Video Object Detection
來自清華的一篇文章，發表在ECCV2018上，是對FGFA做的改進。
針對R-FCN這一目標檢測算法做出的專有改進，目前看來這個方法只適合用在R-FCN，無法遷移到其他目標檢測算法，如faster rcnn、SSD等。
具體的做法是這樣的，FGFA就是圖中左半部分，分別提取相鄰幀的圖片特征，並用光流做對齊，這篇文章有意思的點在於他對多幀特征進行的是求和去平均值，
沒用加權平均，作者稱直接取平均得到的結果和加權平均相差不大，還能減少計算量。作者稱左邊這一步為像素級的對齊。右邊是作者提出的實例級的對齊，將每一張圖片的
特征送入檢測網絡，得到多個proposal的位置敏感圖，再利用光流對得到的位置敏感圖進行對齊，將對齊後的結果取平均做一個增強，達到了還不錯的效果。
在VID上達到了78.1的mAP，但文章裏沒有提速度，感覺比FGFA會慢一些。
Fully Motion-Aware Network for Video Object Detection
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