用于快速目标检测的统一多尺度深度卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2016-07-26 v1
摘要
提出了一种统一的深度神经网络，称为多尺度 CNN (MS-CNN)，用于快速多尺度目标检测。MS-CNN 由一个候选子网络和一个检测子网络组成。在候选子网络中，在多个输出层执行检测，以使感受野匹配不同尺度的目标。这些互补的特定尺度检测器被组合以产生强大的多尺度目标检测器。通过优化多任务损失，该统一网络进行端到端学习。还探讨了通过反卷积进行特征上采样，作为输入上采样的替代方案，以降低内存与计算成本。在包含大量小目标的数据集（如 KITTI 和 Caltech）上，报告了高达 15 fps 的最先进目标检测性能。
引用
@article{arxiv.1607.07155,
title = {A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection},
author = {Zhaowei Cai and Quanfu Fan and Rogerio S. Feris and Nuno Vasconcelos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.07155},
year = {2016}
}