I detta dokument föreslår vi deformerbara djupa konvolutionella neurala nätverk för allmän objektdetektering. Denna nya ram för att upptäcka djupt lärande har innovationer i flera aspekter. I den föreslagna nya djupa arkitekturen, en ny deformation begränsad pooling (def-pooling) skikt modellerar deformation av objektdelar med geometriska begränsningar och straff. En ny förutbildningsstrategi föreslås för att lära sig funktionsrepresentationer som lämpar sig bättre för objektdetekteringsuppgiften och med god generaliseringsförmåga. Genom att ändra nätstrukturerna, utbildningsstrategierna, lägga till och ta bort vissa viktiga komponenter i detektionsledningen, erhålls en uppsättning modeller med stor mångfald, vilket avsevärt förbättrar effektiviteten hos modellens genomsnitt. Det föreslagna tillvägagångssättet förbättrar den genomsnittliga precisionen för RCNN [14], som var den senaste tekniken, från 31 % till 50,3 % för detektionstestet ILSVRC2014. Det överträffar också vinnaren av ILSVRC2014, GoogLeNet, med 6,1%. Detaljerad komponent-wise analys tillhandahålls också genom omfattande experimentell utvärdering, som ger en global vy för människor att förstå djupt lärande objekt detektion pipeline. 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE − a2d
Ouyang m.fl. I REF föreslogs ett deformationsbegränsat poolningsskikt och en strategi för förutbildning, som uppnådde en noggrannhet på 50,3 % på ILSVRC 2014-testuppsättningen.
DeepID-Net: Deformable deep convolutional neural networks for object detection
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}