Abstract-Jämfört med objektdetektering i statiska bilder, är objektdetektering i videor mer utmanande på grund av försämrade bildkvaliteter. Ett effektivt sätt att ta itu med detta problem är att utnyttja tidsmässiga sammanhang genom att länka samma objekt över video för att bilda tubeletter och aggregera klassificeringspoäng i tubelets. I det här dokumentet fokuserar vi på att få högkvalitativa objekt som kopplar ihop resultat för bättre klassificering. Till skillnad från tidigare metoder som länkar objekt genom att kontrollera rutor mellan angränsande ramar, föreslår vi att länka i samma ram. För att uppnå detta mål, vi utökar tidigare metoder i följande aspekter: 1) en kuboid förslag nätverk som extraherar spatio-temporala kandidat kuboider som band förflyttning av objekt; 2) en kort tubet detektion nätverk som upptäcker korta tubelets i korta videosegment; 3) en kort tubelet länka algoritm som länkar temporalt-överlappande korta tubelets för att bilda långa tubelets. Experiment på ImageNet VID dataset visar att vår metod överträffar både den statiska bilddetektorn och den tidigare tekniken. I synnerhet förbättrar vår metod resultaten med 8,8 procent över den statiska bilddetektorn för snabbt rörliga föremål.
Tang och al. I REF föreslås ett nätverk för kuboidförslag (CPN) som ett första steg för att upptäcka korta objekttubel.
Object Detection in Videos by High Quality Object Linking
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}