کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6939813 | 870056 | 2017 | 38 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-scale volumes for deep object detection and localization
ترجمه فارسی عنوان
حجمهای چندگانه برای تشخیص شیء عمیق و محلی سازی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
استدلال چندسطحی، مدل سازی زمینه، تشخیص کارایی با ویژگی های عمیق، مقیاس تنوع دست زدن، پیش بینی ساختاری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
This study aims to analyze the benefits of improved multi-scale reasoning for object detection and localization with deep convolutional neural networks. To that end, an efficient and general object detection framework which operates on scale volumes of a deep feature pyramid is proposed. In contrast to the proposed approach, most current state-of-the-art object detectors operate on a single-scale in training, while testing involves independent evaluation across scales. One benefit of the proposed approach is in better capturing of multi-scale contextual information, resulting in significant gains in both detection performance and localization quality of objects on the PASCAL VOC dataset and a multi-view highway vehicles dataset. The joint detection and localization scale-specific models are shown to especially benefit detection of challenging object categories which exhibit large scale variation as well as detection of small objects.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 61, January 2017, Pages 557-572
Journal: Pattern Recognition - Volume 61, January 2017, Pages 557-572
نویسندگان
Eshed Ohn-Bar, Mohan Manubhai Trivedi,