1-HKUST：ILSVRC 2014 中的目标检测
计算机视觉与模式识别
2014-10-07 v3
摘要
ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）是迄今为止最重要的大数据挑战赛之一。我们参加了 ILSVRC 2014 的目标检测赛道，并在 38 支队伍中获得第四名。我们在目标检测系统中引入了多项用于定位和识别的新技术。在定位方面，利用选择性搜索（selective search）生成初始候选提议，并采用一种新颖的边界框回归方法以实现更优的目标定位。在识别方面，为表示候选提议，我们采用了三种特征，即 RCNN 特征、IFV 特征和 DPM 特征。基于这些特征，我们学习了类别特定的组合函数以提高目标识别率。此外，我们还学习并应用了以背景先验和物体交互先验形式存在的物体上下文信息。本文报告了我们在 ILSVRC 2014 中的结果，并与其他参赛队伍的结果进行了对比。
引用
@article{arxiv.1409.6155,
title = {1-HKUST: Object Detection in ILSVRC 2014},
author = {Cewu Lu and Hao Chen and Qifeng Chen and Hei Law and Yao Xiao and Chi-Keung Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.6155},
year = {2014}
}
备注
3 pages; Author list fixed