Evolving Boxes：用于快速车辆检测
计算机视觉与模式识别
2018-02-23 v3
摘要
我们从交通监控摄像头执行快速车辆检测。开发了一种新颖的深度学习框架，即 Evolving Boxes，其在不同特征表示下提出并精炼目标框。具体而言，我们的框架嵌入了一个轻量级提议网络以生成初始锚框并尽早丢弃不可能区域；一个微调网络为这些候选框生成详细特征。我们有趣地展示，通过应用不同的特征融合技术，初始框可在定位和识别上被精炼。我们在最近的 DETRAC 基准上评估我们的网络，并比最先进的 Faster RCNN 获得 9.5% mAP 的显著提升。此外，我们的网络在中等商用 GPU 上达到 9-13 FPS 检测速度。
引用
@article{arxiv.1702.00254,
title = {Evolving Boxes for Fast Vehicle Detection},
author = {Li Wang and Yao Lu and Hong Wang and Yingbin Zheng and Hao Ye and Xiangyang Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.00254},
year = {2018}
}