En analys av olika tekniker för att känna igen och upptäcka objekt under extrema skalvariationer presenteras. Skalaspecifik och skala invariant design av detektorer jämförs genom att träna dem med olika konfigurationer av indata. Genom att utvärdera prestandan hos olika nätverksarkitekturer för klassificering av små objekt på ImageNet visar vi att CNN inte är robusta mot förändringar i skala. Baserat på denna analys, föreslår vi att träna och testa detektorer på samma skalor av en bildpyramid. Eftersom små och stora föremål är svåra att känna igen på mindre respektive större skalor, presenterar vi ett nytt träningsprogram som kallas Scale Normalization for Image Pyramids (SNIP) som selektivt bakåt-propagerar lutningarna av objekt fall av olika storlekar som en funktion av bildskalan. På COCO datasetet är vår enda modell prestanda 45,7% och en ensemble av 3 nätverk får en mAP på 48,3%. Vi använder Off-the-shelf ImageNet-1000 förtränade modeller och endast tåg med gränsande låda övervakning. Vår inlämning vann den bästa studentingången i COCO 2017 utmaningen. Kod kommer att göras tillgänglig på
Liksom SNIP REF, SNIPER ignorerar lutningar av objekt på extrema skalor i bilden pyramid för att förbättra flerskalig utbildning.
An Analysis of Scale Invariance in Object Detection - SNIP
{'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']}