Nuvarande topp utför objektdetektorer använder detektionsförslag för att styra sökningen efter objekt och därigenom undvika uttömmande skjutfönster sökning över bilder. Trots populariteten och den utbredda användningen av detektionsförslag är det oklart vilka kompromisser som görs när man använder dem under detektion av föremål. Vi tillhandahåller en ingående analys av tolv förslagsmetoder tillsammans med fyra baslinjer för förslagsrepeterbarhet, recensentering av grundsanning på PASCAL, ImageNet och MS COCO, och deras inverkan på DPM, R-CNN och snabb R-CNN detektionsprestanda. Vår analys visar att för att upptäcka föremål är det lika viktigt att förbättra förslagets lokaliseringsnoggrannhet som att förbättra återkallandet. Vi introducerar en ny metriska, den genomsnittliga recall (AR), som belönar både hög recall och bra lokalisering och korrelerar förvånansvärt väl med detektionsprestanda. Våra resultat visar gemensamma styrkor och svagheter hos befintliga metoder, och ger insikter och mätvärden för val och inställning av förslagsmetoder. Index Terms-Computer vision, objektdetektering, detektionsförslag Ç J. Hosang, R. Benenson, och B. Schiele är med D2,
För en omfattande utvärdering och en fördjupad analys av objektförslagsmetoder, se den senaste undersökningen REF.
What Makes for Effective Detection Proposals?
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}