25、超像素图像中的对象检测新方法：GigaDet

超像素图像中的对象检测新方法：GigaDet

1. GigaDet框架概述

在处理超像素图像的对象检测任务时，现有的对象检测器在平衡准确性和效率方面存在困难。为了解决这一问题，提出了一种名为GigaDet的新型渐进式策略，用于基于超像素视频进行高效准确的检测。

GigaDet主要由两个重要组件构成：
- 补丁生成网络（PGN） ：快速处理视频帧的缩略图，以获取最有可能包含有效对象的合适补丁。
- 装饰检测器（DecDet） ：基于这些补丁并行执行精确检测。

该设计灵感来源于人类视觉系统，先进行粗略观察，必要时再进行详细检查。PGN模块执行扫描操作，有效减少了处理不包含对象的大区域的可能性，在保持良好准确性的同时加速了检测速度。

GigaDet的整体框架流程如下：

graph LR
    A[加载超像素级图像到内存] --> B[处理为缩略图]
    B --> C[输入PGN模块]
    C --> D[获取感兴趣的补丁]
    D --> E[结合原始数据裁剪图像]
    E --> F[输入DecDet模块]
    F --> G[并行执行检测任务]
    G --> H[多输出重新映射到全局坐标]
    H --> I[应用后处理步骤（如非极大值抑制）]
    I --> J[生成超像素级图像的检测结果]

2. 补丁生成

2.1 补丁定义 </