ABSTRACT Detta dokument presenterar en kaskad regional spatiotemporal funktioner-routing nätverk för video objekt upptäckt. Regionen föreslår nätverk i snabbare regionbaserade konvolutionella neurala nätverk (CNN) genererar rumsliga förslag, medan försummar den timliga egenskapen av videorna. Vi införlivar korrelationsfilter spårning på convolutional funktion kartor för att utforska en effektiv och effektiv spatiotemporal region förslagsgenerering metod. För att gradvis förfina de avgränsande paketen med förslag har tre regionala klassificerings- och regressionsnät kaskadiserats. Featurekartor från olika lager i CNN:er extraherar hierarkisk information om inmatningen, så vi föreslår en routerfunktion som väljer funktionskartor efter förslagens omfattning. Dessutom utnyttjas objektets sammanfallande slutledning för att undertrycka motstridiga falska positiva, vilket leder till en semantiskt sammanhållen tolkning på videon. Omfattande experiment på Pascal VOC 2007 dataset och ImageNet VID dataset visar att den föreslagna metoden uppnår den toppmoderna prestandan för att upptäcka okonstlade föremål i belamrade scener.
Cascated regional spatio-temporal feature-routing nätverk (CRFN) REF föreslås för att införliva korrelationsfilter spårning på de konvolutionella funktionskartor.
Cascaded Regional Spatio-Temporal Feature-Routing Networks for Video Object Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}