Abstrakt. Nyligen baserade regionbaserade objektdetektorer är vanligtvis byggda med separata klassificerings- och lokaliseringsgrenar ovanpå delade funktionsextraktionsnätverk. I detta papper analyserar vi felfall av toppmoderna detektorer och observerar att de flesta hårda falska positiva resultat från klassificering istället för lokalisering. Vi antar att: (1) Delad funktion representation är inte optimal på grund av missmatchade mål för funktionsinlärning för klassificering och lokalisering; (2) multi-task lärande hjälper, men optimering av multi-task förlust kan resultera i sub-optimal för enskilda uppgifter; (3) stort mottagligt fält för olika skalor leder till redundant kontextinformation för små objekt. Vi demonstrerar potentialen för detektorklassificeringseffekt genom ett enkelt, effektivt och allmänt tillämpligt frikopplat Classification Raffination (DCR). DCR prover hårda falska positiva från basen klassificerare i Snabbare RCNN och tränar en RCNN-stil stark klassificerare. Experiment visar nya toppmoderna resultat på PASCAL VOC och COCO utan klockor och visselpipor.
Cheng m.fl. I REF föreslås att man lägger till en frikopplad klassificeringsförfiningsmodul för att undertrycka hårda falskt positiva resultat.
Revisiting RCNN: On Awakening the Classification Power of Faster RCNN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}