论文阅读-《Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps》

最新推荐文章于 2021-01-15 19:58:47 发布
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分类专栏： Computer Vision 计算机视觉论文研读
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yaoqi_isee/article/details/62104644
本文探讨了深度区域分类器在目标检测精度中的关键作用，以及卷积层在提取区域特征方面的效果。实验表明，除了深层共享特征外，深度区域分类器对于提高检测准确率同样重要。通过在Fast/Faster R-CNN基础上增加ROI Pooling和卷积层，研究发现增加分类器的深度和优化设计可以显著减少定位错误，证实了前后端在网络中的平等地位。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

收录于IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2015

1.Background&Motivation

  • 论文的背景是Fast/Faster R-CNN成为当时的检测精度最高的框架，同时Resnet刚发表不久，这个时候，基于回归模型的目标检测框架还没有发表。
  • 作者在论文一开始的时候提出了，基于region proposal的目标检测框架，随着前面的特征提取的网络的深度不断增加，整个目标检测系统的精度也在不断提高。但是人们并没有对后面的region-wise的分类器做太多的关注，fast/faster r-cnn用的分类器都是普通的多层感知器。
  • 所以本文的观点在于，后面的region-wise的分类器和前面的特征提取网络，对于提高检测精度一样重要。

2.Proposal

作者自己的观点可以总结为两点
1. a deep region-wise classifier is important for object detection accuracy , in addition to deep shared features
2. convolutional layers for extracting region-wise features are effective and are complementary to the effects for extracting full-image shared features

3.Experiments

基本的实验框架如下图所示
Noc_1
通过一个ROI Pooling将前面的feature extractor和后面的ob

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论文阅读笔记：Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps
tangwei2014的专栏
06-24 6041
这是CVPR 2015的一篇 关于深度学习和目标检测的文章，作者是MSRA的Shaoqing Ren， Kaiming He等。作者在基于卷积得到的feature map基础上，训练 新的网络作为 region classifier,获得性能提升。
论文笔记：Relation Networks for Object Detection
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Relation Networks for Object Detection解读
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10-27 1448
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南有乔木NTU的博客
11-30 5727
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks论文下载地址 源码地址 本篇论文是微软亚研何凯明代季峰的团队做的工作，虽然何凯明16年去了facebook，但是相关工作还在进行，代码还是公布在github上。感兴趣的可以从链接下载源码进行分析测试。Introduce论文主要提出了一种利用全卷积网络进行目标检
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07-05 1047
摘要： 特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组成部分。但是最近的深度学习对象检测器避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。在这篇论文中，我们利用深卷积网路固有的多尺度金字塔层级，以边际额外成本建构特徵金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构，用于构建各种尺度的高层语义特征图。这种被称为特征金字塔网络（FPN）的体系结构，作为一种通用的特征抽取器在一些应用中显示出了显著的改进。在基本更快的R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果，没
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本文介绍了关于特征提取分类器的一些结论
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