基于图神经网络邻接矩阵对角约束的对象检测方法DiagNet
计算机视觉与模式识别
2025-06-05 v1 人工智能
摘要
我们提出了DaigNet，这是一种利用图卷积网络（GCN）邻接矩阵对角约束进行对象检测的方法。我们提出了两种基于硬约束和软约束的对角化算法，以及两种使用对角约束和互补约束的损失函数。DaigNet消除了需要设计常用锚框集合的需求。为证明我们新型检测器的可行性，我们采用YOLO模型中的检测头。实验表明，DiagNet在Pascal VOC上实现了比YOLOv1提升7.5%的mAP50。DiagNet在MS COCO上比YOLOv3u提升5.1%的mAP，比YOLOv5u提升3.7%的mAP，比YOLOv8提升2.9%的mAP。
引用
@article{arxiv.2506.03571,
title = {DiagNet: Detecting Objects using Diagonal Constraints on Adjacency Matrix of Graph Neural Network},
author = {Chong Hyun Lee and Kibae Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.03571},
year = {2025}
}