Djupa konvolutionella neurala nätverk har nyligen uppnått toppmoderna prestanda på ett antal riktmärken för bildigenkänning, inklusive ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC-2012). Den vinnande modellen på localization sub-task var ett nätverk som förutspår en enda avgränsande låda och en konfidensgrad för varje objektkategori i bilden. En sådan modell fångar hela bilden sammanhang runt objekten men kan inte hantera flera fall av samma objekt i bilden utan naivt replikera antalet utgångar för varje instans. I detta arbete föreslår vi en Saliency-inspirerad neural nätverksmodell för detektion, som förutsäger en uppsättning klass-agnostiska avgränsande lådor tillsammans med en enda poäng för varje låda, motsvarande dess sannolikhet för att innehålla något objekt av intresse. Modellen hanterar naturligt ett variabelt antal instanser för varje klass och möjliggör korsklass generalisering på de högsta nivåerna av nätverket. Vi kan få konkurrenskraftig igenkänningsprestanda på VOC2007 och ILSVRC2012, samtidigt som vi endast använder de allra flesta predikterade platser i varje bild och ett litet antal neurala nätverksutvärderingar.
Erhan m.fl. REF föreslog ett saliency-inspirerat neuralt nätverk som förutspår en uppsättning klass-agnostiska avgränsande lådor tillsammans med en sannolikhet för varje låda som innehåller objektet av intresse.
Scalable Object Detection Using Deep Neural Networks
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}