这篇文章主要是分析了 Object Detection 中 Error 的来源，对于 False Positive，主要是 Localization Error，也就是 Classification 对了，但是 IoU 小了，和 Confusion with similar object
对于 False Negative，原因主要是，目标小、遮挡严重 和 不常见的视角
最后给了处理这些难点的建议，比如对于小目标，给出的建议是用 low-resolutional template 以及 加入 context 来 disambiguation。
这是一篇蛮好的文章，我们的结果不好，为什么不好，是什么导致了不好，只有搞清楚了才可以对症下药。