Den senaste MS COCO objekt detektion datauppsättning presenterar flera nya utmaningar för objekt detektion. I synnerhet innehåller det objekt på ett brett spektrum av skalor, mindre prototypiska bilder, och kräver mer exakt lokalisering. För att ta itu med dessa utmaningar testar vi tre modifieringar av standard objektdetektorn Fast R-CNN: (1) hoppa över anslutningar som ger detektorn tillgång till funktioner vid flera nätverkslager, (2) en fovealstruktur för att utnyttja objektkontext vid flera objektupplösningar, och (3) en integrerad förlustfunktion och motsvarande nätverksjustering som förbättrar lokaliseringen. Resultatet av dessa ändringar är att information kan flöda längs flera vägar i vårt nätverk, inklusive genom funktioner från flera nätverkslager och från flera objektvyer. Vi hänvisar till vår modifierade klassificering som ett "MultiPath"-nätverk. Vi kopplar vårt MultiPath nätverk med DeepMask objektförslag, som är väl lämpade för lokalisering och små objekt, och anpassa vår pipeline för att förutsäga segmentering masker förutom att avgränsa lådor. Det kombinerade systemet förbättrar resultaten över baslinjen Snabb R-CNN detektor med Selective Search med 66% totalt och med 4× på små objekt. Det placerades tvåa i både COCO 2015 upptäckt och segmentering utmaningar.
Zagoruyko m.fl. REF utnyttjar objektkontext på flera skalor.
A MultiPath Network for Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}