目標檢測專場

推薦理由：何凱明發表于ECCV2014和PAMI2015的工作，RoIPooling的來源。這篇文章中給出的spatial pyramid pooling靈感來自于spatial pyramid matching（‘Beyond bags of features: Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories’, CVPR2006）。煉丹不僅僅是調參，還有對傳統計算機視覺的思考。

推薦理由：Du Tran對于視頻特征提取的系列文章，從時空3D卷積的C3D到加速版本R(2+1)D，再到更加快速的CSN。這種出自同一一作的系列文章很多，值得去學習作者怎么一步步優化改進自己的方法。

推薦理由：這三篇文章在Anchor設置和匹配策略（label定義），特征融合，結合超分辨率多個方面進行處理，基本包含了弱小目標檢測的主要技巧，另一方面也說明弱小人體目標檢測到現在仍沒有更加有效的方法更新。

推薦理由：現階段目標檢測領域里通用目標檢測、人臉檢測、行人檢測等任務都有較完善的Benchmark，但弱小目標檢測仍缺少這樣一個平臺，本文就是引出了一個弱小人體目標檢測平臺TinyPerson，以及一個偏工程的方法提升弱小目標檢測的實驗性能。