Abstract-Vision-baserade fordon detektion metoder uppnå otrolig framgång under de senaste åren med utvecklingen av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Befintliga CNN-baserade algoritmer lider dock av problemet att de konvolutionella funktionerna är skalkänsliga i objektdetektion uppgift, men det är vanligt att trafik bilder och videor innehåller fordon med en stor variation av skalor. I detta dokument gräver vi in källan till skalkänslighet, och avslöjar två nyckelfrågor: 1) befintlig RoI pooling förstör strukturen av små skala objekt; 2) den stora intra-klass avstånd för en stor varians av skalor överstiger representationskapaciteten i ett enda nätverk. Baserat på dessa fynd, presenterar vi en skala-okänslig konvolutionella neurala nätverk (SINet) för att snabbt upptäcka fordon med en stor variation av skalor. För det första presenterar vi en kontextmedveten RoI pooling för att upprätthålla den kontextuella informationen och den ursprungliga strukturen av småskaliga objekt. För det andra presenterar vi ett multi-branch beslutsnätverk för att minimera avståndet inom klassen av funktioner. Dessa lätta tekniker ger noll extra tids komplexitet men framträdande detektion noggrannhet förbättring. De föreslagna teknikerna kan utrustas med alla djupa nätverksarkitekturer och hålla dem utbildade end-to-end. Vårt SINet uppnår toppmodern prestanda när det gäller noggrannhet och hastighet (upp till 37 FPS) på KITI-riktmärket och en ny datauppsättning för motorvägar, som innehåller en stor variation av skalor och extremt små objekt.
I hänvisning REF, Hu et al. Föreslog en ny sammanhangsmedveten RoI pooling metod för att ersätta den traditionella RoI pooling som kan förstöra den ursprungliga strukturen av små objekt och ytterligare presenterade ett flergrensbeslut nätverk för att utföra uppgiften att box regression och klassificering.
SINet: A Scale-insensitive Convolutional Neural Network for Fast Vehicle Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}