Objektdetekteringssystem baserade på det djupa konvolutionella neurala nätverket (CNN) har nyligen gjort banbrytande framsteg på flera objekt detektion riktmärken. Medan de funktioner som lärts av dessa högkapacitets neurala nätverk är diskriminerande för kategorisering, är felaktig lokalisering fortfarande en viktig källa till fel för detektion. Bygga på hög kapacitet CNN arkitekturer, vi tar itu med lokaliseringsproblem med 1) med hjälp av en sökalgoritm baserad på Bayesian optimering som successivt föreslår kandidatregioner för en objekt avgränsande låda, och 2) utbildning CNN med en strukturerad förlust som uttryckligen straffar lokalisering inaccuracy. I experiment visade vi att var och en av de föreslagna metoderna förbättrar detektionsprestandan jämfört med referensmetoden för PASCAL VOC 2007 och 2012 datauppsättningar. Dessutom kompletterar två metoder varandra och överträffar betydligt den senaste tekniken när den kombineras.
För att förbättra lokaliseringsförmågan hos R-CNN använde REF Bayesian optimering för att förfina förslagen om avgränsande box och tränade CNNs med en strukturerad förlust.
Improving Object Detection with Deep Convolutional Networks via Bayesian Optimization and Structured Prediction
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}