Att upptäcka små föremål är notoriskt utmanande på grund av deras låga upplösning och bullriga representation. Befintliga objekt detektion pipelines ofta upptäcka små objekt genom att lära representationer av alla objekt på flera skalor. Prestandavinsten för sådana ad hoc-arkitekturer är dock vanligtvis begränsad till att betala av beräkningskostnaden. I detta arbete tar vi itu med problemet med att upptäcka små objekt genom att utveckla en enda arkitektur som internt lyfter representationer av små objekt till "super-upplösta", uppnå liknande egenskaper som stora objekt och därmed mer diskriminerande för detektion. För detta ändamål föreslår vi en ny Perceptual Generative Adversarial Network (Perceptual GAN) modell som förbättrar små objekt upptäckt genom att begränsa representation skillnad av små objekt från de stora. Specifikt, dess generator lär sig att överföra upplevda dåliga representationer av de små objekten till super-upplösta som liknar riktigt stora objekt för att lura en konkurrerande discriminator. Samtidigt dess discriminator konkurrerar med generatorn för att identifiera den genererade representationen och inför ett ytterligare perceptuellt krav - genererade representationer av små objekt måste vara fördelaktigt för detektionsändamål - på generatorn. Omfattande utvärderingar av de utmanande Tsinghua-Tencent 100K [45] och Caltech [9]-riktmärket visar tydligt hur överlägset Perceptual GAN är när det gäller att upptäcka små föremål, inklusive trafikskyltar och fotgängare, över väletablerade state-of-the-arts.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog perceptuella generativa kontradiktoriska nätverk genom vilka små föremål (t.ex. trafikskyltar) blev superupplösta för att minska representationsskillnaderna mellan objekt i olika skalor.
Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}