Befintliga objektförslagsalgoritmer söker vanligtvis efter möjliga objektregioner över flera platser och skalor separat, vilket ignorerar det ömsesidiga beroendet mellan olika objekt och avviker från det mänskliga perceptionsförfarandet. För att integrera det globala ömsesidiga beroendet mellan objekt i objektlokalisering föreslår vi en effektiv Tree-strukturerad Förstärkning Lärande (Tree-RL) metod för att sekventiellt söka efter objekt genom att fullt ut utnyttja både nuvarande observation och historiska sökvägar. Tree-RL-metoden lär sig flera sökpolicyer genom att maximera den långsiktiga belöningen som speglar lokaliseringsaccuracies över alla objekt. Med Tree-RL-metoden, som börjar med att ta hela bilden som förslag, kan agenten sekventiellt upptäcka flera objekt via en trädstrukturerad traverseringsplan. Tree-RL tillåter flera nästan optimala policys, erbjuder mer mångfald i sökvägar och kan hitta flera objekt med ett enda feedforward pass. Därför kan Tree-RL bättre täcka olika objekt med olika skalor som är ganska tilltalande i samband med objektförslag. Experiment på PASCAL VOC 2007 och 2012 validerar effektiviteten hos Tree-RL, som kan uppnå jämförbara återkallanden med aktuella objektförslagsalgoritmer via mycket färre kandidatfönster.
Jie och Al. REF föreslår en effektiv träd-strukturerad förstärkning inlärningsmetod, som lär sig att balansera utforskning av avslöjade nya objekt och förfining av täckta, och kan lokalisera flera objekt i en enda körning.
Tree-Structured Reinforcement Learning for Sequential Object Localization
{'venue': 'In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 127-135) (2016)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}