Abstrakt. Ett enhetligt djupt neuralt nätverk, betecknade den flerskaliga CNN (MS-CNN), föreslås för snabb flerskalig objektdetektering. MS-CNN består av ett delnätverk för förslag och ett delnätverk för upptäckt. I förslagets delnätverk utförs detektion på flera utdatalager, så att mottagliga fält matchar objekt av olika skalor. Dessa kompletterande skalspecifika detektorer kombineras för att producera en stark flerskalig objektdetektor. Det enhetliga nätverket är lärt end-to-end, genom att optimera en multi-task förlust. Feature upsampling by deconvolution utforskas också, som ett alternativ till input upsampling, för att minska minnes- och beräkningskostnaderna. Toppmoderna objektdetekteringsprestanda, vid upp till 15 fps, rapporteras om datauppsättningar, såsom KITTI och Caltech, som innehåller ett stort antal små objekt.
Cai m.fl. I REF föreslogs en flerskalig CNN för en snabb flerskalig algoritm för detektion av fotgängare som består av mottagliga fält av olika skalor och en skalspecifik detektor för att producera en stark flerskalig fotgängardetektor.
A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}