Det återkommande sammanhang i vilket föremål visas innehåller värdefull information som kan användas för att förutsäga deras existens. Denna intuitiva observation ledde verkligen många forskare att ge utseende-baserade detektorer med uttryckligt resonemang om sammanhang. Den underliggande tesen tyder på att starkare kontextuella relationer skulle underlätta större förbättringar av detektionskapaciteten. I praktiken är dock den observerade förbättringen i många fall i bästa fall blygsam, och ofta endast marginell. I detta arbete försöker vi förbättra vår förståelse av detta fenomen, delvis genom att sträva efter en motsatt strategi. Istället för att försöka förbättra detektionspoängen genom att använda sammanhang behandlar vi nyttan av sammanhanget som ett optimeringsproblem: i vilken utsträckning kan detektionspoängen förbättras genom att betrakta sammanhang eller någon annan typ av ytterligare information? Med detta tillvägagångssätt utforskar vi gränserna för förbättring genom att använda kontextuella relationer mellan objekt och utgör ett verktyg för att identifiera de mest hjälpsamma. Vi visar att enkla samband ofta kan ge stora vinster, medan en betydande förbättring i andra fall helt enkelt är omöjlig eller opraktisk med antingen samtidiga eller mer exakta rumsliga förbindelser. För att bättre förstå dessa resultat analyserar vi sedan kontextens förmåga att hantera olika typer av falska upptäckter, och avslöjar att testad kontextuell information inte kan förbättra lokaliseringsfel, vilket kraftigt begränsar dess vinster. Dessa och ytterligare insikter ytterligare vår förståelse om var och varför användning av sammanhang för objektdetektering lyckas och misslyckas.
Barnea m.fl. REF utnyttjade cooccurrence relationer mellan objekt för att förbättra detektion poäng.
Exploring the Bounds of the Utility of Context for Object Detection