Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

ASAN: Self-Attending and Semantic Activating Network towards Better Object Detection ASAN: Rangkaian Mengaktifkan Sendiri dan Semantik ke arah Pengesanan Objek yang Lebih Baik

Xinyu ZHU, Jun ZHANG, Gengsheng CHEN

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Pengesan objek berprestasi tinggi terkini biasanya bergantung pada pendekatan dua peringkat, yang mendapat manfaat daripada cadangan wilayah dan amalan penapisan tetapi mengalami kelajuan pengesanan yang rendah. Sebaliknya, pendekatan satu peringkat mempunyai kelebihan kecekapan tinggi sambil mengorbankan ketepatannya sedikit sebanyak. Dalam makalah ini, kami mencadangkan rangkaian pengesanan objek tangkapan tunggal novel yang mewarisi merit kedua-duanya. Didorong oleh idea pengayaan semantik kepada ciri konvolusi dalam pengesan dalam biasa, kami mencadangkan dua modul baru: 1) dengan memodelkan interaksi semantik antara saluran dan kebergantungan jarak jauh antara kedudukan spatial, modul hadir sendiri menjana kedua-dua saluran dan meletakkan perhatian, dan meningkatkan ciri konvolusi asal dengan cara berpandu sendiri; 2) memanfaatkan keupayaan penyetempatan diskriminatif kelas CNN terlatih klasifikasi, modul pengaktifan semantik mempelajari tindak balas konvolusi bermakna semantik yang menambah ciri konvolusi peringkat rendah dengan maklumat semantik khusus kelas yang kukuh. Rangkaian pengaktifan semantik dan hadir sendiri (ASAN) mencapai ketepatan yang lebih baik daripada kaedah dua peringkat dan mampu memenuhi pemprosesan masa nyata. Eksperimen komprehensif pada PASCAL VOC menunjukkan bahawa ASAN mencapai prestasi pengesanan terkini dengan kecekapan tinggi.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.3 pp.648-659
Tarikh penerbitan
2020/03/01
Diumumkan
2019/11/25
ISSN dalam talian
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7164
Jenis Manuskrip
PAPER
kategori
Pengecaman Imej, Penglihatan Komputer

Pengarang

Xinyu ZHU
  Fudan University
Jun ZHANG
  Fudan University
Gengsheng CHEN
  Fudan University

Kata kunci

Contents [show]