基于混合区域嵌入的零样本目标检测
计算机视觉与模式识别
2019-07-16 v2
摘要
目标检测被视为计算机视觉中最具挑战性的问题之一，因为它需要对图像中物体的类别和位置都做出正确预测。在本研究中，我们定义了一种更困难的场景，即零样本目标检测（ZSD），其中部分目标物体类别没有可用的视觉训练数据。我们提出了一种解决该ZSD问题的新方法，其中将嵌入的凸组合与检测框架结合使用。为评估ZSD方法，我们提出了一种由Fashion-MNIST图像构建的简单数据集，以及针对Pascal VOC检测挑战的一个自定义零样本划分。实验结果表明，我们的方法在ZSD上取得了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1805.06157,
title = {Zero-Shot Object Detection by Hybrid Region Embedding},
author = {Berkan Demirel and Ramazan Gokberk Cinbis and Nazli Ikizler-Cinbis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.06157},
year = {2019}
}