Under det senaste årtiondet har Convolutional Neural Networks (CNN) visat sig vara framgångsrika när det gäller att upptäcka föremål. Storleken på nätverksinmatningen begränsas dock av mängden minne som finns tillgängligt på GPU:er. Dessutom försämrar prestandan vid upptäckt av små föremål. För att minska minnesanvändningen och förbättra prestandan för att upptäcka små trafikskyltar föreslog vi ett tillvägagångssätt för att upptäcka små trafikskyltar från stora bilder under verkliga förhållanden. I synnerhet, stora bilder bryts in i små patchar som ingång till en Small-Object-Sensitive-CNN (SOS-CNN) modifieras från en Single Shot Multibox Detector (SSD) ram med ett VGG-16 nätverk som basnätverk för att producera patch-level objekt detektion resultat. Scale invariance uppnås genom att tillämpa SOS-CNN på en bildpyramid. Därefter erhålls objektdetektering på bildnivå genom att projicera alla detekteringsresultat på patchnivå till bilden i den ursprungliga skalan. Experimentella resultat på en verklig konditionerad trafikskyltsuppsättning har visat hur effektiv den föreslagna metoden är när det gäller detektionsnoggrannhet och återkallande, särskilt för personer med små storlekar.
Meng et al REF bryta indata bilder i små patchar till en Small-Object-Sensitive-CNN, vilket ger patch-level objekt detektion resultat för liten storlek trafikskyltar.
Detecting Small Signs from Large Images
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}