OD-GCN：由知识图卷积网络增强的目标检测
计算机视觉与模式识别
2019-11-12 v3 人工智能
机器学习
摘要
经典的基于 CNN 的目标检测方法仅提取物体的图像特征，而未考虑上下文中物体之间的高层关系。本文将对图卷积网络（GCN）集成到目标检测框架中，以利用物体间类别关系带来的增益，该关系能够为我们的框架中任何预训练的目标检测模型提供额外的置信度。在实验中，我们在 COCO 数据集上测试了几种流行的基准检测模型。结果显示 mAP 提升了 1–5 个百分点，前景可观。此外，可视化分析表明，该基准提升在人类看来是相当合理的。
引用
@article{arxiv.1908.04385,
title = {OD-GCN: Object Detection Boosted by Knowledge GCN},
author = {Zheng Liu and Zidong Jiang and Wei Feng and Hui Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.04385},
year = {2019}
}
备注
6 pages