är vanligtvis försöker att direkt finjustera från ImageNet förtränade modeller utformade för bildklassificering. Det har varit lite arbete att diskutera på ryggraden funktionsextraktor särskilt utformad för objektet upptäckt. Ännu viktigare är att det finns flera skillnader mellan uppgifterna bildklassificering och objektdetektering. (i) Nya objektdetektorer som FPN och RetinaNet innebär vanligtvis extra steg mot uppgiften av bildklassificering för att hantera objekten med olika skalor. (ii) Objektdetektering behöver inte bara känna igen kategorin objekt instanser men också rumsligt lokalisera positionen. Stor nedsamplingsfaktor ger stort giltigt mottagligt fält, vilket är bra för bildklassificering men äventyrar objektets lokaliseringsförmåga. På grund av gapet mellan bildklassificeringen och objektdetekteringen föreslår vi DetNet i detta papper, som är ett nytt stamnät speciellt utformat för objektdetektering. Dessutom innehåller DetNet de extra stegen mot traditionella stamnät för bildklassificering, samtidigt som hög rumslig upplösning bibehålls i djupare lager. Utan klockor och visselpipor har toppmoderna resultat erhållits för både objektdetektering och till exempel segmentering på MSCOCO-riktmärket baserat på vår DetNet (4.8G FLOPs) ryggrad. Koden kommer att släppas för reproduktionen.
DetNet REF utformade ett nytt stamnät för att bibehålla hög rumslig upplösning i övre pyramidnivåer.
DetNet: A Backbone network for Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}