där rimliga regioner föreslogs i det första steget följt av ett andra steg för förfining av beslut. Trots enkelheten i utbildningen och effektiviteten i införandet, har metoderna för att upptäcka enstaka steg inte varit lika konkurrenskraftiga när de utvärderats i riktmärken överväga mAP för höga IoU-trösklar. I detta dokument föreslog vi ett nytt nätverk för att upptäcka föremål från ett enda steg till ett annat för att övervinna denna begränsning. Vi uppnådde detta genom att införa Recurrent Rolling Convolution (RRC) arkitektur över flerskaliga funktionskartor för att konstruera objekt klassificerare och avgränsa box regressorer som är "djupt i sitt sammanhang". Vi utvärderade vår metod i det utmanande KITTI-datasetet som mäter metoder under IoU-tröskeln på 0,7. Vi visade att med RRC, en enda reducerad VGG-16-baserad modell redan betydligt överträffade alla tidigare publicerade resultat. Vid den tiden detta papper skrevs våra modeller rankas den första i KITTI bildetektion (den hårda nivån), den första i cyklistdetektion och den andra i fotgängardetektion. Dessa resultat uppnåddes inte med hjälp av de tidigare metoderna i ett enda steg. Koden är allmänt tillgänglig. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I REF föreslår författarna en återkommande rullande konvolutionsarkitektur (RRC) ovanpå SSD-modellen, som ger högsta detektionsprestanda för detektion av fotgängare.
Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}