Detta dokument beskriver AutoFocus, en effektiv flerskalig inferensalgoritm för djuplärande baserade objektdetektorer. Istället för att bearbeta en hel bildpyramid, Auto-Focus antar en grov till fin strategi och endast bearbetar regioner som sannolikt innehåller små objekt på finare skalor. Detta uppnås genom att förutsäga kategori agnostiska segmenteringskartor för små objekt på grövre skalor, som kallas FocusPixels. FocusPixels kan förutspås med hög recall, och i många fall täcker de bara en liten bråkdel av hela bilden. För att effektivt använda FocusPixels föreslås en algoritm som genererar kompakta rektangulära FocusChips som omsluter FocusPixels. Detektorn appliceras endast inuti FocusChips, vilket minskar beräkning vid bearbetning av finare skalor. Olika typer av fel kan uppstå när upptäckter från FocusChips av flera skalor kombineras, därför föreslås tekniker för att korrigera dem. AutoFocus får en mAP på 47,9% (68,3% vid 50% överlappning) på COCO test-dev set medan bearbetning 6,4 bilder per sekund på en Titan X (Pascal) GPU. Detta är 2,5× snabbare än vår flerskaliga baslinjedetektor och matchar dess mAP. Antalet pixlar som behandlas i pyramiden kan minskas med 5× med en 1% minskning i mAP. AutoFocus får mer än 10% mAP vinst jämfört med RetinaNet men körs i samma hastighet med samma ResNet-101 ryggrad.
AutoFocus approach REF förutspår "FocusPixels", regioner som sannolikt innehåller små objekt, och tillämpar multiskalningsprocessen endast på dessa regioner, vilket resulterar i förbättringar i fråga om körtid och minneseffektivitet.
AutoFocus: Efficient Multi-Scale Inference
{'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']}