I nuvarande objektdetekteringssystem används de djupa konvolutionella neurala nätverken (CNN) för att förutsäga avgränsande lådor av objektkandidater, och har fått prestandafördelar jämfört med de traditionella regionförslagsmetoderna. Befintliga djupa CNN-metoder antar dock att föremålet begränsas till fyra oberoende variabler, som kan regresseras av l2-förlusten separat. Ett sådant alltför förenklat antagande strider mot den väl mottagna observationen, att dessa variabler korreleras, vilket resulterar i mindre exakt lokalisering. För att ta itu med frågan, vi först införa en ny Intersektion över Union (IoU ) förlust funktion för att begränsa box förutsägelse, som går tillbaka de fyra gränserna för en förutsagd låda som en hel enhet. Genom att ta fördelarna med IoU förlust och djupa fullt konvolutionella nätverk, UnitBox införs, som utför korrekt och effektiv lokalisering, visar robust för objekt med olika former och skalor, och konvergerar snabbt. Vi tillämpar UnitBox på ansiktsdetektering och uppnår bästa prestanda bland alla publicerade metoder på FDDB-riktmärket.
UnitBox REF presenterar en ny skärningspunkt-över-union (IoU) förlust för att direkt optimera IOU mål.
UnitBox: An Advanced Object Detection Network
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}