Hur kan ett enda fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk (FCN) utföra på objektdetektion? Vi introducerar DenseBox, en enhetlig end-to-end FCN ram som direkt förutsäger avgränsande rutor och objekt klass förtroenden genom alla platser och skalor av en bild. Vårt bidrag är tvåfaldigt. För det första visar vi att en enda FCN, om den utformas och optimeras noggrant, kan upptäcka flera olika objekt extremt exakt och effektivt. För det andra visar vi att när man införlivar med landmärke lokalisering under multi-task lärande, DenseBox ytterligare förbättrar objekt upptäckt accuray. Vi presenterar experimentella resultat på offentliga referensdataset inklusive MALF ansiktsdetektering och KITTI bildetektering, som indikerar att vår DenseBox är det toppmoderna systemet för att upptäcka utmanande objekt som ansikten och bilar.
Senare, DenseBox REF använder en enhetlig end-to-end fullt konvolutional nätverk för att upptäcka förtroende och avgränsa rutan direkt.
DenseBox: Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}