För objektdetektering har tvåstegsmetoden (t.ex. Snabbare R-CNN) uppnått högsta noggrannhet, medan enstegsmetoden (t.ex. SSD) har fördelen av hög effektivitet. För att ärva fördelarna med båda samtidigt övervinna sina nackdelar, i detta dokument, föreslår vi en ny engångsbaserad detektor, kallad RafineDet, som uppnår bättre noggrannhet än två steg metoder och bibehåller jämförbar effektivitet i ett steg metoder. Re-fineDet består av två sammankopplade moduler, nämligen ankarförfiningsmodulen och objektdetekteringsmodulen. Specifikt syftar den förra till att (1) filtrera bort negativa ankare för att minska sökytan för klassificeringen, och (2) grovt justera platser och storlekar för ankare för att ge bättre initiering för den efterföljande regressorn. Den senare modulen tar de raffinerade ankarna som indata från den förra för att ytterligare förbättra regressionsnoggrannheten och förutsäga flerklassetikett. Samtidigt utformar vi ett överföringsblock för att överföra funktionerna i förankringsmodulen för att förutsäga platser, storlekar och klassetiketter för objekt i objektdetekteringsmodulen. Den multitask förlustfunktion gör det möjligt för oss att träna hela nätverket på ett end-to-end sätt. Omfattande experiment på PASCAL VOC 2007, PASCAL VOC 2012, och MS COCO visar att RafineDet uppnår toppmodern detektionsnoggrannhet med hög effektivitet. Koden finns på https: // github.com/ sfzhang15/RefineDet. 1 Vid snabbare R-CNN tränas funktionerna (med undantag för delade funktioner) i det första steget (dvs. RPN) för binär klassificering (som ett objekt eller inte), medan funktionerna (med undantag av delade funktioner) i det andra steget (dvs. Fast R-CNN) tränas för klassificering i flera klasser (bakgrunds- eller objektklasser).
RafineDet REF förfinar FPN-strukturen genom att införa förankringsförfiningsmodulen för att filtrera och eliminera negativa prover.
Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}