Med tillkomsten av djupt lärande, objektdetektion drev från en bottom-up till en top-down igenkänningsproblem. Status för de art algoritmer räkna upp en nästan uttömmande lista över objekt platser och klassificera var och en i: objekt eller inte. I detta dokument visar vi att nedifrån och upp-strategier fortfarande fungerar på ett konkurrenskraftigt sätt. Vi upptäcker fyra extrema punkter (högst upp, längst till vänster, längst ner till höger) och en mittpunkt av objekt med hjälp av ett standard keypoint estimering nätverk. Vi grupperar de fem nyckelpunkterna i en avgränsande ruta om de är geometriskt inriktade. Objektdetektering är då ett rent utseendebaserat nyckelpunktsuppskattningsproblem, utan regionklassificering eller implicit funktionsinlärning. Den föreslagna metoden utförs på samma sätt som de senaste regionbaserade detektionsmetoderna, med en begränsande låda AP på 43,7% på COCO test-dev. Dessutom, våra uppskattade extrema punkter direkt spänna en grov oktagonal mask, med en COCO Mask AP på 18,9%, mycket bättre än Mask AP av vanilj bundna lådor. Extrem punktstyrd segmentering förbättrar ytterligare detta till 34,6 % Mask AP.
ExtremeNet REF upptäcker objektets övre-, vänster-, nedre-, högra och mittpunkter.
Bottom-Up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}