为了实现多目标跟踪的无标签和端到端学习，提出了一种用动画来跟踪的框架，其中可微分神经模型首先跟踪输入帧中的对象，然后将这些对象动画化为重建帧。然后通过反向传播通过重建误差来驱动学习。

https://github.com/CaitinZhao/cvpr2019_Pyramid-Feature-Attention-Network-for-Saliency-detection

https://github.com/yuanyuanli85/Fast_Human_Pose_Estimation_Pytorch（非官方）

提出场景文本检测结果度量的新协议，更加以有利于进一步识别为导向，更加注重检测结果的完整性（Completeness）、紧凑性（Compactness）、细腻度（Tightness-aware）

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