用于视频目标检测的循环神经网络
计算机视觉与模式识别
2020-10-30 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
关于图像中目标检测已有大量科研工作。对于诸如自动驾驶等许多应用，需进行分类的实际数据是视频。本工作比较不同方法，尤其是那些使用循环神经网络检测视频中目标的方法。我们区分基于特征的方法（将不同帧的特征图送入循环单元）、框级方法（将带类别概率的边界框送入循环单元）以及使用流网络的方法。本研究指出了被比较方法的共同结果，例如将时间上下文纳入目标检测的好处，并给出了视频目标检测网络的结论与指导方针。
引用
@article{arxiv.2010.15740,
title = {Recurrent Neural Networks for video object detection},
author = {Ahmad B Qasim and Arnd Pettirsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15740},
year = {2020}
}