Nästan alla nuvarande topppresterande objektdetekteringsnätverk använder regionala förslag för att vägleda sökandet efter objektinstanser. De senaste metoderna för förslag från regionen kräver i regel flera tusen förslag för att få hög uppmärksamhet, vilket skadar detektionseffektiviteten. Även om den senaste regionförslagsnätverksmetoden får lovande detekteringsnoggrannhet med flera hundra förslag, kämpar den fortfarande med små objektdetektering och exakt lokalisering (t.ex. stora IoU-trösklar), främst på grund av grovheten i dess funktionskartor. I detta dokument presenterar vi ett djupt hierarkiskt nätverk, nämligen HyperNet, för hantering av regionförslagsgenerering och objektdetektering gemensamt. Vår HyperNet är främst baserad på en noggrant utformad Hyper Feature som aggregat hierarkiska funktionskartor först och sedan komprimerar dem till ett enhetligt utrymme. Hyper funktioner väl införliva djupa men mycket semantiska, mellanliggande men verkligen kompletterande, och grunda men naturligt högupplösta funktioner i bilden, vilket gör det möjligt för oss att konstruera HyperNet genom att dela dem både för att generera förslag och upptäcka objekt via en end-to-end gemensam utbildningsstrategi. För den djupa VGG16 modellen uppnår vår metod helt ledande återkallande och toppmoderna objektdetektionsnoggrannhet på PASCAL VOC 2007 och 2012 med endast 100 förslag per bild. Den löper med en hastighet av 5 fps (inklusive alla steg) på en GPU och har därmed potential för realtidsbearbetning.
HyperNet REF är främst baserad på en noggrant utformad Hyper Feature som aggregat hierarkiska funktionskartor först och sedan komprimerar dem till ett enhetligt utrymme.
HyperNet: Towards Accurate Region Proposal Generation and Joint Object Detection
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}