Abstract-Recent framsteg på framträdande objektdetektion är betydande, drar främst nytta av den explosiva utvecklingen av Convolutional Neural Networks (CNN). Semantisk segmentering och framträdande objektdetektionsalgoritmer som utvecklats nyligen har huvudsakligen baserats på Fully Convolutional Neural Networks (FCNs). Det finns fortfarande ett stort utrymme för förbättringar jämfört med de generiska FCN-modellerna som inte uttryckligen behandlar problemet med skalan. Den Holistically-Nested Edge Detector (HED) ger en skip-layer struktur med djup övervakning för kant- och gränsdetektering, men prestandavinsten av HED på saltdetektering är inte uppenbar. I detta dokument föreslår vi en ny viktig metod för att upptäcka objekt genom att införa korta anslutningar till överskiktsstrukturerna inom HED-arkitekturen. Vårt ramverk drar full nytta av mångsidiga och flerskaliga funktioner som extraheras från FCN:er, vilket ger mer avancerade representationer vid varje lager, en egenskap som är nödvändig för att utföra segmentdetektering. Vår metod producerar state-of-the-art resultat på 5 brett testade framträdande objekt detektion riktmärken, med fördelar i termer av effektivitet (0,08 sekunder per bild), effektivitet och enkelhet över de befintliga algoritmer. Utöver detta genomför vi en uttömmande analys av utbildningsuppgifternas roll i fråga om prestanda. Vi erbjuder en utbildning för framtida forskning och rättvisa jämförelser.
Hou m.fl. REF föreslår en ny metod som ger rika flerskaliga funktionskartor genom att införa korta anslutningar till skidspelarstrukturerna inom den Holistically-Nested Edge Detector (HED).
Deeply Supervised Salient Object Detection with Short Connections
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}