Skalavariation är en av de viktigaste utmaningarna vid objektdetektering. I detta arbete presenterar vi först ett kontrollerat experiment för att undersöka effekten av mottagliga fält för skalvariation i objektdetektering. Baserat på resultaten från prospekteringsförsöken föreslår vi en ny Trident Network (TridentNet) som syftar till att generera skalspecifika funktionskartor med en enhetlig representationskraft. Vi konstruerar en parallell multi-branch arkitektur där varje gren delar samma omvandling parametrar men med olika mottagliga fält. Sedan antar vi ett skala-medveten utbildningsprogram för att specialisera varje gren genom provtagning objekt fall av lämpliga skalor för utbildning. Som bonus, en snabb approximation version av TridentNet kan uppnå betydande förbättringar utan några ytterligare parametrar och beräkningskostnader jämfört med vaniljdetektorn. På COCO dataset, vår TridentNet med ResNet-101 ryggraden uppnår state-of-the-art en modell resultat av 48,4 mAP. Koderna finns tillgängliga på https://git.io/fj5vR.
Trident Network REF genererar skalmedvetna funktionskartor med multi-branch arkitektur.
Scale-Aware Trident Networks for Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}