I detta dokument utvärderar vi kvaliteten på aktiveringsskikten i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för generering av objektförslag. Vi skapar hypoteser i ett skjutfönster över olika aktiveringslager och visar att de slutliga konvolutionella skikten kan hitta objektet av intresse med hög recall men dålig lokalisering på grund av grovheten i funktionskartorna. Istället kan de första skikten av nätverket bättre lokalisera objektet av intresse men med en minskad återkallelse. Baserat på denna observation utformar vi en metod för att föreslå objekt platser som bygger på CNN funktioner och som kombinerar det bästa av båda världarna. Vi bygger en omvänd kaskad som går från finalen till de första konvolutionsskikten i CNN, väljer ut de mest lovande objektplatserna och förfinar sina lådor på ett grovt till fint sätt. Metoden är effektiv, eftersom i) den använder samma egenskaper som extraheras för detektion, ii) den aggregerar funktioner med hjälp av integrerade bilder, och iii) den undviker en tät utvärdering av förslagen på grund av omvänt grov-till-fin kaskad. Metoden är också korrekt; den överträffar de flesta av de tidigare föreslagna objektförslagen tillvägagångssätt och när den kopplas in i en CNN-baserad detektor producerar state-of-theart detektion prestanda.
Nyligen, Ghodrati et al. REF föreslog en omvänd kaskadmetod med hjälp av olika CNN-funktionskartor för att lokalisera objektförslag på ett grovt till fint sätt.
DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}