Det är välkänt att kontextuella och flerskaliga representationer är viktiga för korrekt visuell igenkänning. I detta dokument presenterar vi Inside-Outside Net (ION), en objektdetektor som utnyttjar information både inom och utanför intresseregionen. Sammanhangsinformation utanför den region av intresse är integrerad med hjälp av rumsliga återkommande neurala nätverk. Inuti använder vi skip pooling för att extrahera information på flera skalor och nivåer av abstraktion. Genom omfattande experiment utvärderar vi designutrymmet och ger läsarna en överblick över vilka knep i branschen som är viktiga. ION förbättrar state-of-the-art på PASCAL VOC 2012 objektdetektion från 73,9% till 77,9% mAP. På den nya och mer utmanande MS COCO dataset, vi förbättrar state-of-the-art från 19,7% till 33,1% mAP. I 2015 MS COCO Detection Challenge vann vår ION-modell "Best Student Entry" och avslutade 3 rd plats totalt. Som intuitionen antyder, våra upptäckt resultat ger starka bevis för att sammanhang och flerskaliga representationer förbättra små objekt upptäckt.
Både inom och utanför den region där informationen är av intresse utnyttjas av ION REF för att upptäcka föremål.
Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}