De senaste systemen för att upptäcka föremål bygger på två kritiska steg: 1) en uppsättning objektförslag förutses så effektivt som möjligt, och 2) denna uppsättning kandidatförslag skickas sedan vidare till en objektklassare. Sådana metoder har visat att de kan vara snabba, samtidigt som man uppnår den senaste tekniken i detektionsprestanda. I detta dokument föreslår vi ett nytt sätt att ta fram objektförslag, genom att införa ett tillvägagångssätt som bygger på ett diskriminerande konvolutionsnätverk. Vår modell tränas tillsammans med två mål: med en bildlapp, den första delen av systemet utdata en klass-agnostisk segmentering mask, medan den andra delen av systemet utdata sannolikheten för att lappen centreras på ett fullt objekt. Vid provningstidpunkten tillämpas modellen effektivt på hela testbilden och genererar en uppsättning segmenteringsmasker, där var och en tilldelas en motsvarande poäng för objektsannolikhet. Vi visar att vår modell ger betydande förbättringar jämfört med toppmoderna objektförslagsalgoritmer. I synnerhet, jämfört med tidigare tillvägagångssätt, får vår modell betydligt högre objektåterkallelse med hjälp av färre förslag. Vi visar också att vår modell kan generalisera till osynliga kategorier som den inte har sett under träningen. Till skillnad från alla tidigare metoder för att generera objektmasker, förlitar vi oss inte på kanter, superpixlar, eller någon annan form av låg nivå segmentering.
DeepMask REF utbildar ett neuralt nätverk med två mål gemensamt.
Learning to Segment Object Candidates
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}