Vi presenterar regionbaserade, helt konvolutionella nätverk för korrekt och effektiv objektdetektering. I motsats till tidigare regionbaserade detektorer som Fast/Faster R-CNN [6, 18] som tillämpar ett kostsamt delnätverk per region hundratals gånger, är vår regionbaserade detektor helt konvolutionell med nästan all beräkning delad på hela bilden. För att uppnå detta mål föreslår vi positionskänsliga poängkartor för att ta itu med ett dilemma mellan translation-invarians i bildklassificering och translation-varians i objektdetektering. Vår metod kan därför naturligt anta helt konvolutionella bild klassificera ryggrader, såsom de senaste Residual Networks (ResNets) [9], för objektdetektering. Vi visar konkurrenskraftiga resultat på PASCAL VOC dataset (t.ex., 83,6% mAP på 2007 uppsättningen) med 101-lager ResNet. Samtidigt, vårt resultat uppnås med en testtid hastighet på 170 ms per bild, 2,5-20× snabbare än Snabbare R-CNN motsvarighet. Koden görs tillgänglig för allmänheten på https://github.com/daijifeng001/r-fcn.
R-FCN REF försöker minska beräkningstiden med positionskänsliga poängkartor.
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}