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YOLOV:让图像检测器在视频目标检测伟大!论文题目： YOLOV: Making Still Image Object Detectors Great Video Object Detection视频目标检测(VID)由于目标外观的高度变化和某些帧的不同恶化是具有挑战性的，从积极的方面来说，与静态图像相比，视频中某一帧的检测可以得到其他帧的支持，因此，如何跨不同帧聚合特征是VID问题的关键。现有的大多数聚合算法都是针对两级检测器定制的，但是，由于这类探测器的两级性质，通常计算成本很高，这项工作提出了一种简单而有效的策略来解决上述问题，它花费了少量的管理费用，但在准确性方面有显著的提高，具体而言，与传统的两阶段管道不同，我们主张将区域级的选择放在一阶段检测之后，以避免处理大量低质量的候选框，此外，构造了一个新的模块来评估目标帧与参考帧之间的关系，并指导聚合。为了验证我们的设计的有效性，进行了大量的实验和消融研究，并揭示了它在有效性和效率上优于其他最先进的VID方法，我们基于yolox的模型可以实现很好的性能(例如，在一个2080Ti GPU上，在ImageNet VI