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.
För att övervinna detta införde MS-CNN Ref ett flerskaligt objektförslagsnätverk genom att generera utgångar på flera lager.
A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}