De flesta objektdetektorer innehåller två viktiga komponenter: en funktionsutsugare och en objektsorterare. Funktionsextraktorn har snabbt utvecklats med betydande forskningsinsatser som leder till bättre djupkonvolutionella arkitekturer. Objektsorteraren har dock inte fått mycket uppmärksamhet och många nya system (som SPPnet och Fast/Faster R-CNN) använder enkla multi-lager perceptroner. Detta dokument visar att det är lika viktigt att noggrant utforma djupa nätverk för objektklassificering. Vi experimenterar med regionvisa klassificeringsnätverk som använder gemensamma, regionoberoende konvolutionella funktioner. Vi kallar dem "Networks on Convolutional Feature Maps" (NoCs). Vi upptäcker att förutom djupa funktionskartor, en djup och convolutional per region klassificerare är av särskild betydelse för objektdetektion, medan senaste överlägsen bildklassificering modeller (såsom ResNets och GoogLeNets) inte direkt leder till god detektion noggrannhet utan att använda en sådan per region klassificerare. Vi visar genom experiment att trots de effektiva ResNets och Snabbare R-CNN-system, är utformningen av NoCs en viktig del för 1: a plats vinnande poster i ImageNet och MS COCO utmaningar 2015. Index Terms-Object detektering, CNN, convolutional funktion karta Ç 1 INTRODUCTION MEST objekt detektorer innehåller två viktiga komponenter: en funktionsextraktor och en objekt klassificerare. Funktionsextraktorn i traditionella objektdetekteringsmetoder är en handgjord modul, t.ex. HOG [1]. Klassificeringsgivaren är ofta en linjär SVM (eventuellt med en latent struktur över funktionerna) [2], en icke-linjär boostrad klassificering [3] eller en additiv kärna SVM [4]. Stora prestandaförbättringar har realiserats genom att träna djupa ConvNets [5] för objektdetektering. R-CNN [6], en särskilt framgångsrik metod, börjar med ett förtränat ImageNet [7] klassificeringsnätverk och finjusterar sedan Con-vNet, end-to-end, för detektion. Även om skillnaden mellan funktionsextraktorn och klassificeringsmaskinen blir suddig, kan en logisk uppdelning fortfarande införas. Till exempel kan en R-CNN ses som en konvolutionell funktionsextraktor, som slutar vid det sista poolningslagret, följt av en multi-lager perceptron (MLP) klassificerare. Denna metod skiljer sig dock ganska mycket från traditionella metoder. En forskningsström [8], [9], [10], [11] som försöker överbrygga klyftan mellan traditionella detektorer och djupa ConvNets skapar en hybrid av de två: funktionsextraktorn är "uppgraderad" till en förtränad djup ConvNet, men klassificeringsmaskinen lämnas som en traditionell modell, såsom en DPM [8], [9], [10] eller en boostrad klassificeringsmaskin [11]. Denna hybrid närmar sig bättre än sina HOG-baserade motsvarigheter [2], [3], men ligger fortfarande långt efter R-CNN, även när hybridmodellen utbildas end-to-end [10]. Intressant nog är det detektionsnoggrannheten av dessa hybridmetoder S. Ren är med
Networks on the convolutional feature maps(NoCs) REF extraherar funktioner med en fast förskolad djup CNN och utforskar olika nätverk på convolutional feature maps som objekt klassificerare.
Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps
{'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']}