De visuella signalerna från flera stödregioner av olika storlekar och resolutioner kompletterar varandra när det gäller att klassificera en kandidatruta i objektdetektering. En effektiv integrering av lokala och kontextuella visuella signaler från dessa regioner har blivit ett grundläggande problem när det gäller att upptäcka föremål. I detta dokument föreslår vi en gated dubbelriktad CNN (GBD-Net) för att skicka meddelanden bland funktioner från olika stödregioner under både funktionsinlärning och funktionsextraktion. Sådant meddelande passerar kan genomföras genom konvolution mellan angränsande stödregioner i två riktningar och kan genomföras i olika lager. Därför kan lokala och kontextuella visuella mönster bekräfta varandras existens genom att lära sig deras icke-linjära relationer och deras nära interaktioner modelleras på ett mer komplext sätt. Det visas också att meddelande som passerar inte alltid är till hjälp utan beroende av enskilda prover. Gated-funktioner behövs därför för att styra meddelandeöverföringen, vars av- eller avstängningar styrs av extra visuell bevisning från ingångsprovet. Effekten av GBD-Net visas genom experiment på tre objekt detektionsdata, ImageNet, Pascal VOC2007 och Microsoft COCO. Förutom GBD-Net, detta dokument visar också detaljerna i vår strategi för att vinna ImageNet objekt upptäckt utmaning 2016, med källkod som tillhandahålls på https://github.com/craftGBD/craftGBD. I detta vinnande system tillhandahålls det modifierade GBD-nätverket, det nya förutbildningen och bättre utformning av regionförslag. Vi visar också effektiviteten av olika nätverksstrukturer och befintliga tekniker för objektdetektering, såsom flerskalig testning, vänster-höger flip, gränsande box röstning, NMS, och sammanhang. Index Terms-konvolutionella neurala nätverk, CNN, djup inlärning, djup modell, objektdetektion Ç X. Zeng är med den kinesiska
Som vinnare av ImageNet objekt upptäckt utmaning 2016, GBD-Net använder olika resolutioner och kontextuella regioner för att hjälpa till att identifiera objekt REF.
Crafting GBD-Net for Object Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}