Med framgång för nya beräkningsarkitekturer för visuell bearbetning, såsom konvolutionella neurala nätverk (CNN) och tillgång till bilddatabaser med miljontals märkta exempel (t.ex., ImageNet, Platser), den senaste tekniken i datorseende utvecklas snabbt. En viktig faktor för fortsatta framsteg är att förstå de representationer som de inre skikten av dessa djupa arkitekturer lär sig. Här visar vi att objektdetektorer uppstår från att träna CNN:er för att utföra scenklassificering. Eftersom scener består av föremål, upptäcker CNN för scenklassificering automatiskt meningsfulla objekt detektorer, representativa för de lärda scenkategorierna. Med objektdetektorer som uppstår som ett resultat av att vi lär oss känna igen scener, visar vårt arbete att samma nätverk kan utföra både scenigenkänning och objektlokalisering i ett enda framåtpass, utan att någonsin uttryckligen ha lärt sig begreppet objekt.
REF visar att delar av enheter i det neurala nätverket tränas för scenklassificering svarar på objekt i scenerna.
Object Detectors Emerge in Deep Scene CNNs
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}