Vi föreslår ett nytt nätverk för upptäckt av enstaka skott som heter Detection with Berikad Semantics (DES). Vår motivation är att berika semantiken hos objektdetekteringsfunktioner inom en typisk djupdetektor, genom en semantisk segmenteringsgren och en platsagnostisk modul. Segmenteringsgrenen övervakas av svag mark-sanning för segmentering, d.v.s. ingen extra annotering krävs. I samband med detta använder vi en platsagnostisk modul som lär sig relationen mellan kanaler och objektklasser på ett självövervakat sätt. Omfattande experimentella resultat på både PASCAL VOC- och MS COCO-detektionsdata visar den föreslagna metodens effektivitet. Särskilt med en VGG16-baserad DES uppnår vi en mAP på 81,6 på VOC2007-test och en mmAP på 32,8 på COCO test-dev med en inferenshastighet på 36,7 millisekunder per bild på en Titan X Pascal GPU. Med en lägre upplösningsversion uppnår vi en mAP på 79,5 på VOC2007 med en inferenshastighet på 14,7 millisekunder per bild.
DES REF berikar semantiken hos objektfunktioner genom en semantisk segmenteringsgren och en global aktiveringsmodul.
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}