Den nuvarande trenden i objektdetektering och lokalisering är att lära förutsägelser med hög kapacitet djupa neurala nätverk tränas på en mycket stor mängd kommenterade data och med hjälp av en hög mängd processorkraft. I detta arbete föreslår vi en ny neural modell som direkt förutser gränsande fältkoordinater. Det särskilda med vårt bidrag ligger i de lokala beräkningarna av förutsägelser med en ny form av lokal parameterdelning som håller den totala mängden utbildningsbara parametrar låg. Nyckelkomponenterna i modellen är rumsliga 2D-LSTM återkommande lager som förmedlar kontextuell information mellan bildregionerna. Vi visar att denna modell är mer kraftfull än toppmodern i tillämpningar där träningsdata inte är lika riklig som i den klassiska konfigurationen av naturliga bilder och Imagenet/Pascal VOC uppgifter. Vi inriktar oss särskilt på att upptäcka text i dokumentbilder, men vår metod är inte begränsad till denna inställning. Den föreslagna modellen underlättar också upptäckt av många objekt i en enda bild och kan hantera ingångar av varierande storlekar utan att ändra storlek.
Moysset m.fl. I REF föreslogs en ny modell som förutser de avgränsande rutorna direkt.
Learning to detect and localize many objects from few examples
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}