SSD (Single Shot Detector) är en av de toppmoderna algoritmerna för objektdetektering, och kombinerar hög detektionsnoggrannhet med realtidshastighet. Det är dock allmänt erkänt att SSD är mindre korrekt när det gäller att upptäcka små objekt jämfört med stora objekt, eftersom det ignorerar sammanhanget från utsidan av förslagsrutorna. I detta papper presenterar vi CSSD-en shorthand för sammanhangsmedveten end-shot multibox objektdetektor. CSSD är byggt ovanpå SSD, med ytterligare lagermodellering av flerskaliga sammanhang. Vi beskriver två varianter av CSSD, som skiljer sig åt i sitt sammanhang, med hjälp av dilaterade konvolutionslager (DiCSSD) respektive dekonvolutionslager (DeCSSD). De experimentella resultaten visar att den flerskaliga kontextmodelleringen avsevärt förbättrar detektionsnoggrannheten. Dessutom studerar vi sambandet mellan effektiva mottagliga fält (ERF) och teoretiska mottagliga fält (TRF), särskilt på ett VGGNet. De empiriska resultaten stärker ytterligare vår slutsats att SSD i kombination med kontextlager uppnår bättre detekteringsresultat särskilt för små föremål (+3.2%AP @0.5 på MS-COCO jämfört med den nyaste SSD), samtidigt som jämförbar körtidsprestanda upprätthålls.
Dessutom föreslogs StairNet 12 och två varianter av en sammanhangsmedveten engångsdetektor REF för att förbättra detektionsprestandan för små föremål.
Context-Aware Single-Shot Detector
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}