Objektdetektorer har enormt tjänat på att gå mot en end-to-end lärande paradigm: förslag, funktioner, och klassificeraren blir ett neuralt nätverk förbättrade resultat tvåfaldigt på allmän objektdetektering. En oumbärlig komponent är icke-maximal dämpning (NMS), en efterbehandlingsalgoritm som ansvarar för sammanslagning av alla upptäckter som tillhör samma objekt. De facto-standarden NMS algoritm är fortfarande helt handgjorda, misstänkt enkel, och - att vara baserad på girig klustering med en fast avstånd tröskel - tvingar en kompromiss mellan återkallande och precision. Vi föreslår en ny nätverksarkitektur utformad för att utföra NMS, med bara rutor och deras poäng. Vi rapporterar experiment för persondetektering på PETS och för allmänna objektkategorier på COCO-datasetet. Vår strategi visar löfte ger förbättrad lokalisering och ocklusion hantering.
Lärande NMS REF föreslog att lära sig ett nytt neuralt nätverk för att utföra NMS med endast rutor och deras klassificering poäng.
Learning Non-maximum Suppression
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}