Vi inför ett generiskt ramverk som minskar beräkningskostnaden för objektdetektering samtidigt som noggrannheten bibehålls för scenarier där objekt med varierande storlekar visas i högupplösta bilder. Detektionen fortskrider på ett grov-till-fint sätt, först på en nedplockad version av bilden och sedan på en sekvens av regioner med högre upplösning som konstaterats kunna förbättra detektionsnoggrannheten. Byggt på förstärkning lärande, vår strategi består av en modell (Rnet) som använder grova detektionsresultat för att förutsäga den potentiella noggrannhetsvinsten för att analysera en region vid en högre upplösning och en annan modell (Q-net) som sekventiellt väljer regioner att zooma in. Experiment på datasetet Caltech Fotgängare visar att vårt tillvägagångssätt minskar antalet behandlade pixlar med över 50% utan en minskning av detektionsnoggrannheten. Fördelarna med vårt tillvägagångssätt blir mer betydande på en testuppsättning med hög upplösning som samlas in från YFCC100M-dataset, där vårt tillvägagångssätt bibehåller hög detektionsprestanda samtidigt som antalet behandlade pixlar minskas med cirka 70% och detektionstiden med över 50%.
För att påskynda objektdetekteringen på stora bilder, Gao et al. REF utformar en grov-till-fin ram med djup Q-lärande som sekventiellt väljer regioner att zooma in endast när det behövs.
Dynamic Zoom-in Network for Fast Object Detection in Large Images
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}