När vi rör oss mot storskalig objektdetektering, är det orealistiskt att förvänta sig kommenterade träningsdata, i form av avgränsande boxanteckningar runt objekt, för alla objektklasser i tillräcklig skala; därför krävs de metoder som kan upptäcka osynliga objekt. Vi föreslår en ny noll-shot metod baserad på utbildning en end-to-end modell som säkrar semantiska attribut förutsägelse med visuella funktioner för att föreslå objekt avgränsande lådor för synliga och osynliga klasser. Medan vi använder semantiska funktioner under träningen är vår metod agnostisk till semantisk information för osedda klasser vid testtid. Vår metod bibehåller effektiviteten och effektiviteten hos YOLOv2 för objekt som ses under träningen, samtidigt som den förbättrar prestandan för nya och osynliga objekt. Förmågan av state-of-theart detektion metoder för att lära discriminativa objekt funktioner att avvisa bakgrundsförslag begränsar också deras prestanda för osynliga objekt. Vi antar att vi, för att upptäcka osynliga objekt, måste införliva semantisk information i det visuella området så att de inlärda visuella egenskaperna återspeglar denna information och leder till förbättrade återkallarhastigheter för osynliga objekt. Vi testar vår metod på PASCAL VOC och MS COCO dataset och observerade betydande förbättringar på den genomsnittliga precisionen av osedda klasser. 1 Även om antalet annoteringar har ökat i vanliga detektionsdata (t.ex. 20 klasser som tillhandahålls av PASCAL VOC [14] och 80 som tillhandahålls av den nyare MSCOCO [15]), är det betydligt mindre i förhållande till bildklassificering [16]. 2 Vi väljer YOLOv2 för betong. Vår metod är tillämplig på andra arkitekturer. Se avsnitt III.B 1051-8215.
I kontrast, och som REF, försöker vi förbättra lokaliseringen prestanda genom att mata ut hög-förtroende avgränsande rutor för osynliga objekt.
Zero Shot Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}