Vi presenterar RON, en effektiv och effektiv ram för allmän objektdetektering. Vår motivation är att smart associera det bästa av de regionbaserade (t.ex. snabbare R-CNN) och regionfria (t.ex. SSD) metoderna. Under helt konvolutionell arkitektur fokuserar RON främst på två grundläggande problem: a) flerskalig objektlokalisering och b) negativ provbrytning. För att adressera (a) designar vi den omvända anslutningen, vilket gör det möjligt för nätverket att upptäcka objekt på flera nivåer av CNN. För att hantera (b) föreslår vi objektiteten innan vi avsevärt minskar föremålens sökutrymme. Vi optimerar den omvända anslutningen, objektiteten före och objektdetektor gemensamt genom en multi-task förlust funktion, vilket RON kan direkt förutsäga slutliga detekteringsresultat från alla platser av olika funktionskartor. Omfattande experiment på de utmanande PASCAL VOC 2007, PASCAL VOC 2012 och MS COCO-riktmärken visar den konkurrenskraftiga prestandan för RON. Specifikt, med VGG-16 och låg upplösning 384×384 ingångsstorlek, får nätverket 81,3 % mAP på PASCAL VOC 2007, 80,7 % mAP på PASCAL VOC 2012 dataset. Dess överlägsenhet ökar när datamängderna blir större och svårare, vilket framgår av resultaten från MS COCO dataset. Med 1,5G GPU minne vid testfasen, är hastigheten på nätverket 15 FPS, 3× snabbare än Snabbare R-CNN motsvarighet. Koden kommer att göras tillgänglig för allmänheten.
RON REF föreslog en omvänd anslutningsmetod för att upptäcka på flerskaliga funktionskartor över CNNs och föreslog en objektitet föregående metod för att minska sökområdet för objekt.
RON: Reverse Connection with Objectness Prior Networks for Object Detection
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}