I Convolutional Neural Network (CNN)-baserade metoder för att upptäcka objekt blir regionförslaget en flaskhals när föremål uppvisar betydande variation, ocklusion eller trunkering. Dessutom fokuserar dessa metoder främst på 2D-objektdetektering och kan inte uppskatta detaljerade egenskaper hos objekt. I detta dokument föreslår vi undermedvetna CNN för objektdetektering. Vi inför ett nytt regionförslagsnätverk som använder underkategoriinformation för att vägleda förslagsgenereringsprocessen, och ett nytt detekteringsnätverk för gemensam detektering och underkategoriklassificering. Genom att använda underkategorier relaterade till objektpose, uppnår vi toppmoderna prestanda både på detektion och posera uppskattning på allmänt använda riktmärken.
Xi-ang m.fl. REF ökade noggrannheten i att upptäcka tillfångatagna eller trunkerade föremål genom att använda underkategorirelaterad information för att vägleda förslaget om avgränsande ruta.
Subcategory-Aware Convolutional Neural Networks for Object Proposals and Detection
{'venue': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}