Regionankare är hörnstenen i moderna metoder för att upptäcka objekt. Toppmoderna detektorer är oftast beroende av ett tätt förankringssystem, där ankarna provtas jämnt över den rumsliga domänen med en fördefinierad uppsättning skalor och proportioner. I den här artikeln går vi tillbaka till detta grundläggande skede. Vår studie visar att det kan göras mycket mer effektivt och effektivt. I synnerhet presenterar vi ett alternativt system, som heter Guidad ankarbildning, som utnyttjar semantiska funktioner för att styra förankringen. Den föreslagna metoden förutspår gemensamt de platser där centrum av objekt av intresse sannolikt kommer att existera samt skalor och proportioner aspekt på olika platser. Utöver förutsagda ankarformer minskar vi funktionsinkonsekvensen med en funktionsanpassningsmodul. Vi studerar också användningen av högkvalitativa förslag för att förbättra detektionsprestandan. Ankringssystemet kan integreras sömlöst i förslagsmetoder och detektorer. Med guidad förankring uppnår vi 9,1% högre recall på MS COCO med 90% färre ankare än RPN baslinje. Vi antar också guidad ankring i Fast R-CNN, Snabbare R-CNN och RetinaNet, respektive förbättra detektion mAP med 2,2%, 2,7% och 1,2%. Koden finns på https: // github.com/ open- mmlab/mmdetektion.
GuidadeAnchoring REF utnyttjar semantiska funktioner för att styra förutsägelsen om ankare och samtidigt ersätta täta ankare med förutsagda ankare.
Region Proposal by Guided Anchoring
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}