Konvolutions-dekonvolutionsnät kan antas för att utföra end-to-end-relevansdetektion. Men, de fungerar inte bra med objekt av flera skalor. För att övervinna en sådan begränsning föreslår vi i detta arbete ett återkommande nätverk för konvolutions-dekonvolution (RACDNN). Med hjälp av rumsliga transformatorer och återkommande nätverksenheter kan RACDNN iterativt ta hand om utvalda bilddelregioner för att gradvis utföra saliencyförfining. Förutom att ta itu med skalproblemet kan RACDNN också lära sig kontextmedvetna funktioner från tidigare iterationer för att förbättra hållbarheten i framtida iterationer. Experiment på flera utmanande detekteringsdata validerar RACDNN:s effektivitet och visar att RACDNN överträffar de senaste metoderna för detektering av beständighet.
REF använder återkommande uppmärksamhet och dekonvolutionsnätverk för att ta itu med det betydande problemet med att upptäcka föremål.
Recurrent Attentional Networks for Saliency Detection
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}