I detta dokument presenteras hur vi kan uppnå den toppmoderna noggrannheten i flera kategoriers objektdetektering och samtidigt minimera beräkningskostnaden genom att anpassa och kombinera de senaste tekniska innovationerna. Efter den gemensamma pipeline av "CNN funktionsextraktion + regionförslag + RoI klassificering", vi främst omdesigna funktionen utvinning del, eftersom region förslag del är inte beräknings dyrt och klassificering del kan effektivt komprimeras med vanliga tekniker som trunkerad SVD. Vår designprincip är "mindre kanaler med fler lager" och antagandet av vissa byggstenar inklusive concatenated ReLU, Inception, och HyperNet. Det designade nätverket är djupt och tunt och tränas med hjälp av batch normalisering, återstående anslutningar, och inlärningshastighet schemaläggning baserat på platådetektering. Vi fick solida resultat på välkända objekt detektion riktmärken: 83,8% mAP (genomsnittlig genomsnittlig precision) på VOC2007 och 82,5% mAP på VOC2012 (2nd place), medan tar endast 750ms / bild på Intel i7-6700K CPU med en enda kärna och 46ms / bild på NVIDIA Titan X GPU. Teoretiskt sett kräver vårt nätverk endast 12,3% av beräkningskostnaden jämfört med ResNet-101, vinnaren på VOC2012.
Hong m.fl. REF gjorde om funktionen extraktion del i Snabbare R-CNN med principen ""mindre kanaler med fler lager".
PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}