Vi presenterar en integrerad ram för att använda Convolutional Networks för klassificering, lokalisering och detektion. Vi visar hur ett flerskaligt och skjutbart fönster kan implementeras effektivt inom ett ConvNet. Vi introducerar också en ny djupinlärningsstrategi för lokalisering genom att lära oss att förutsäga objektgränser. Gränsande lådor ackumuleras sedan snarare än undertrycks för att öka detektionskonfidensen. Vi visar att olika uppgifter kan läras samtidigt med hjälp av ett enda gemensamt nätverk. Detta integrerade ramverk är vinnaren av lokaliseringsuppgiften för ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013) och fick mycket konkurrenskraftiga resultat för detektions- och klassificeringsuppgifter. I arbetet efter konkurrens etablerar vi en ny toppmodern teknik för detektionsuppgiften. Slutligen släpper vi en funktionsextraktor från vår bästa modell som heter OverFeat.
OverFeat REF utför grov detektering av skjutfönster med hjälp av ett CNN.
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
{'venue': 'ICLR 2014', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}