En bild är inte bara en samling objekt, utan snarare en graf där varje objekt är relaterat till andra objekt genom rumsliga och semantiska relationer. Genom att använda relationsbaserade resonemangsmoduler, som tillåter meddelande som passerar mellan objekt, kan man därför förbättra objektdetekteringen. Nuvarande system tillämpar sådana särskilda moduler antingen på ett visst skikt av nedifrån-och-upp-strömmen eller mellan redan upptäckta objekt. Vi visar att relationsprocessen kan vara bättre modellerad på ett grovt till fint sätt och presentera en ny ram, tillämpa en icke-lokal modul sekventiellt till ökande upplösning funktion-kartor längs top-down ström. På så sätt kan den inre relationsprocessen naturligt överföra information från större objekt till mindre relaterade. Genom att tillämpa modulerna på fina funktionskartor kan också meddelanden skickas mellan de små objekten själva, vilket utnyttjar upprepningar av instanser från samma klass. I praktiken, på grund av den dyra minnesanvändning av den icke-lokala modulen, är det omöjligt att tillämpa modulen som för närvarande används för högupplösta funktionskartor. Vi har effektivt omformat den icke-lokala modulen, förbättrat den i fråga om minne och antal operationer, vilket gör att den kan placeras var som helst längs nätverket. Vi införlivade också relativ rumslig information i modulen, på ett sätt som kan införlivas i vårt effektiva genomförande. Vi visar effektiviteten i vårt system genom att förbättra resultaten av att upptäcka små objekt på COCO med 1,5 AP över Snabbare RCNN och med 1 AP över att använda icke-lokal modul på botten-up ström.
Levi REF konstruerade relationsmodulen genom rumsliga och semantiska relationer för objektdetektering för att förbättra prestandan hos små objektdetektering.
Efficient Coarse-to-Fine Non-Local Module for the Detection of Small Objects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}