Abstract Vi föreslår CornerNet, en ny metod för att upptäcka objekt där vi upptäcker ett objekt avgränsande rutan som ett par keypoints, det övre vänstra hörnet och det nedre högra hörnet, med hjälp av en enda konvolution neurala nätverket. Genom att upptäcka objekt som parade nyckelpunkter eliminerar vi behovet av att utforma en uppsättning ankarlådor som vanligen används i tidigare enstegsdetektorer. Förutom vår nya formulering, introducerar vi hörnpooling, en ny typ av pooling lager som hjälper nätverket bättre lokalisera hörn. Experiment visar att CornerNet uppnår en 42,2% AP på MS COCO, överträffar alla befintliga enstegsdetektorer.
Nyligen föreslog CornerNet REF att man skulle upptäcka ett objekt som avgränsar rutan som ett par nyckelpunkter och överge det allmänt använda begreppet ankare som först infördes av Faster R-CNN.
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}