Abstrakt. Nuvarande toppprestanda objekt detektorer är beroende av djupa CNN ryggrader, såsom ResNet-101 och Inception, drar nytta av sina kraftfulla funktioner representationer men lider av höga beräkningskostnader. Omvänt, vissa lätta modellbaserade detektorer uppfyller realtidsbearbetning, medan deras noggrannhet ofta kritiseras. I detta papper utforskar vi ett alternativ för att bygga en snabb och exakt detektor genom att stärka lätta funktioner med hjälp av en handgjord mekanism. Inspirerad av strukturen av Receptive Fields (RFs) i mänskliga visuella system, föreslår vi en ny RF Block (RFB) modul, som tar relationen mellan storlek och excentriskitet av RFs i beaktande, för att förbättra funktionen diskriminabilitet och robusthet. Vi monterar vidare RFB till toppen av SSD och konstruerar RFB Net detektorn. För att utvärdera dess effektivitet utförs experiment på två viktiga riktmärken och resultaten visar att RFB Net kan nå prestandan hos avancerade mycket djupa detektorer samtidigt som realtidshastigheten bibehålls. Koden finns på https://github.com/ruinmessi/RFBNet.
RFBNet REF bäddar in flerskaliga mottagliga fält för att förbättra funktionens diskriminabilitet.
Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}