高效率的目標(biāo)檢測是一個具有挑戰(zhàn)性的問題,尤其在速度與精度無法同時滿足需求的環(huán)境下。文中提出了一種選擇性二階段分類回歸的目標(biāo)檢測方法。主要工作如下:首先,對RefineDet算法中兩個階段分類和回歸模塊進行調(diào)整,低層只做二階段分類以減少假陽性,高層只做二階段回歸以提高定位精度。此外,引入了一種RoIConv算子,該算子以計算偏移量的方式在一階段檢測中對齊特征及其對應(yīng)的錨點。結(jié)果表明,推理成本保持不變,算法在MS COCO測試集上檢測精度達到39.3,小目標(biāo)精度達到19.1。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)工作
    1.1 單級目標(biāo)檢測算法
    1.2 兩級目標(biāo)檢測算法
    1.3 級聯(lián)目標(biāo)檢測算法
2 選擇性二階段分類回歸網(wǎng)絡(luò)
    2.1 選擇性二階段分類
    2.2 選擇性二階段回歸
    2.3 特征對齊
3 訓(xùn)練與實驗
4 分析與討論
5 結(jié)束語



本文編號：3856959