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物體檢測領域，檢測器一般會通過滑窗的方式來預測圖像網格上的物體，并且還會使用網格中特征點的特征圖來生成邊界框的預測結果。其中的問題在于，雖然這些點的特征使用起來十分方便，但它們往往可能缺乏有用的邊界信息，從而不利于進行精準地定位。因此，本文提出一個簡單、高效的操作“BorderAlign”來提取物體邊界極限點的特征。

基于BorderAlign，曠視研究院還設計了一個全新的檢測框架“BorderDet”。它可以很好地利用邊界信息，實現更強大的分類與更精準的定位效果。在ResNet-50 backbone下，模型只增加很少的時間開銷，就可以在單階段檢測器FCOS上實現 2.8 AP的性能提升（38.6 v.s. 41.4）；在ResNeXt-101-DCN backbone下，本文提出的BorderDet獲得50.3 AP，顯著超越現有最佳方法。