本文提出了一种基于 Centripetal shift 的 Corner 点匹配方法，并使用 Cross-star 可变卷积网络进行特征适应，将其应用于实例分割任务，得到了与目前最先进的实例分割方法可比较的性能。

Mar, 2020

我们提出了一种改进的胶囊网络架构，包括新的路由权重初始化技术、利用条件随机场利用主要胶囊激活之间的语义关系的改进 CapsNet 设计和基于 Cholesky 变换的相关模块，为多标签分类任务提供了更好的可扩展性。

Oct, 2018

本文提出了一种名为 AttentionNet 的基于深度卷积神经网络的新型检测方法，将目标检测问题视为迭代分类问题，通过提供定量化的目标物体弱方向并融合来自 AttentionNet 的迭代预测结果，从而实现更精确的物体边界检测。AttentionNet 是一种统一的目标检测网络，从物体提议到后续的 bounding-box 回归均可进行检测，并在人类检测任务中取得了 65%（AP）的最先进效果，仅采用 8 层结构。

Jun, 2015

本文探索基于胶囊神经网络的深度异常检测技术，开发了基于预测概率和重建误差的正常性评分函数来评估未见过图像的异常性，结果表明基于预测概率的方法表现出色，而基于重建误差的方法相对较敏感。

Jul, 2019

该论文研究了 CapsNets（胶囊网络）的吸引人之处，并聚焦于解锁其全部潜能的三个关键问题：路由算法的有效性、提取更有效的第一层胶囊、以及胶囊网络中的部分关系学习。此外，还展示了 CapsNets 在实际应用中的潜力，包括无人机的自主定位、合成数据集中的四元数旋转预测和生物医学成像中的肺结节分割。该论文的研究结果对于深入理解 CapsNets 并突破复杂的计算机视觉挑战具有重要意义。

May, 2024

本文探讨了胶囊网络的效率问题，使用仅拥有 160K 个参数且具有高度并行可处理路由的极端架构，证明了我们提出的架构仍能够在三个不同的数据集上取得最先进的结果，并成功地开发了一种新型的非迭代路由算法。实验证明了我们方法的有效性和胶囊网络嵌入更易于泛化的视觉表示的能力。

Jan, 2021

该研究提出了一种基于中心坐标学习的人脸特征和分类向量联合学习方法，可以有效地提高人脸特征的判别力，并在六个面部基准测试中表现出极高的效果和广泛性，只使用大约 10K 个主题的 CASIA Webface 数据集进行训练。

Jan, 2018

该论文通过在 Center and Scale Prediction (CSP) 检测器上提出改进的方法，实现了锚点无关和单阶段检测器的高精度，探索了 Switchable Normalization 的一些能力。在 CityPersons 基准测试中，表现为 log-average miss rate (MR) 在 reasonable set 上为 9.3％，在 partial set 上为 8.7％，在 bare set 上为 5.6％，获得了第二高的性能。

Feb, 2020

本文提出的 CenterNet 方法使用 keypoint triplet 创新的实现了无 anchor 的 bottom-up 目标检测，相比于传统 top-down 方法具有更高的召回率和竞争力，并在多个数据集上取得了最优的性能表现。

Apr, 2022

本文提出了一种新的视角，即通过高级语义特征检测任务来检测对象，通过卷积实现中心和比例预测来简化行人和人脸检测，使其无需使用窗口分类器或基于锚箱的预测方式，并展现了在多项挑战性基准测试中具有竞争力的准确性以及卓越的泛化能力。

Apr, 2019