特徴マップのセルの一つをバウンディングボックスの中心として推定し、左上の角から右と下に、右下の角から左と上にバウンディングボックスの距離を推定するObjectBoxを提案した。セルより小さな物体でも4方向の距離は正の値となる。また、IoUを1から引いた値を損失関数とするSDIoUを提案した。

ResNet-101とYOLOv4のCSPDarknetをバックボーンに使用し、COCOとPASCAL VOCのデータセットで評価を行い、一部の項目でCVPR 2021採択のVarifocalNetやECCV 2018採択のCornerNetに及ばないものの、それ以外の項目では従来手法を上回る結果。

激戦区の物体検出で、シンプルかつ新しいアプローチを提案したため通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/MohsenZand/ObjectBox )が公開されている。