使用 CNN 检测艺术作品中的人物
计算机视觉与模式识别
2016-10-28 v1
摘要
CNN 在照片中目标检测的性能上实现了大幅提升。然而，关于艺术作品中目标检测的研究仍然有限。我们在具有挑战性的数据集 People-Art 上展示了最先进的性能，该数据集包含来自照片、卡通和 41 种不同艺术运动的人物。我们通过为此任务微调 CNN 实现了这一高性能，从而也表明在照片上训练 CNN 会导致对照片的过拟合：仅前三或四层从照片迁移到艺术品。尽管 CNN 的性能是目前最高的，但仍低于 60\% AP，表明跨描绘问题需要进一步研究。最终出版物可通过 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46604-0_57 在 Springer 获取。
引用
@article{arxiv.1610.08871,
title = {Detecting People in Artwork with CNNs},
author = {Nicholas Westlake and Hongping Cai and Peter Hall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.08871},
year = {2016}
}
备注
14 pages, plus 3 pages of references; 7 figures in ECCV 2016 Workshops