De flesta nuvarande detektionsmetoder har använt ankarboxar som regressionsreferenser. Detektionsprestandan är dock känslig för inställningen av ankarboxarna. En korrekt inställning av ankarboxar kan variera avsevärt mellan olika datauppsättningar, vilket allvarligt begränsar detektorernas universalitet. För att förbättra detektorernas anpassningsförmåga presenterar vi i detta dokument ett nytt förslagsnätverk för regioner (DeRPN) som helt kan tränga undan det traditionella regionala förslagsnätverket (RPN). DeRPN använder en ankarsträngsmekanism för att självständigt matcha objektbredder och höjder, vilket bidrar till att behandla olika objektformer. Dessutom är en ny skalkänslig förlust utformad för att ta itu med obalanserade förlustberäkningar av olika skalade objekt, vilket kan undvika att de små objekten överväldigas av större. Omfattande experiment som utförs på både allmänna objektdetekteringsdata (Pascal VOC 2007, 2012 och MS COCO) och scentextdetekteringsdata (ICDAR 2013 och COCO-Text) alla visar att vår DeRPN kan avsevärt överträffa RPN. Det är värt att nämna att den föreslagna DeRPN kan användas direkt på olika modeller, uppgifter och dataset utan några ändringar av hyperparametrar eller specialiserad optimering, som ytterligare visar sin anpassningsförmåga. Koden kommer att släppas på https://github.com/HCIILAB/DeRPN.
DeRPN REF ) föreslog ett förslag till regional dimensionsfördelningsnätverk för att hantera skalproblemet vid upptäckt av scentext.
DeRPN: Taking a further step toward more general object detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}