Även om man i åratal är övertygad om att modellering av relationer mellan objekt skulle bidra till objektigenkänning, har det inte funnits några bevis för att idén fungerar i den djupa inlärningseran. Alla toppmoderna system för att upptäcka objekt är fortfarande beroende av att känna igen objektfallen individuellt, utan att utnyttja deras relationer under inlärningen. Det här arbetet föreslår en objektrelationsmodul. Det bearbetar en uppsättning objekt samtidigt genom interaktion mellan deras utseende funktion och geometri, vilket gör det möjligt att modellera sina relationer. Den är lätt och på plats. Det kräver ingen extra tillsyn och är lätt att bädda in i befintliga nätverk. Det visas effektivt för att förbättra objektigenkänning och dubbla borttagning steg i den moderna objektdetektion pipeline. Det verifierar effektiviteten av modellering objektrelationer i CNN-baserad detektion. Det ger upphov till den första fullt end-to-end objektdetektorn.
Arbetet från REF använder en objektrelationsmodul för att representera relationer mellan objekt och effektivt upptäcka dem.
Relation Networks for Object Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}