CVPRNov, 2013

准确物体检测与语义分割的丰富特征层次结构

PDF
TL;DR提出一种基于卷积神经网络的 Region Proposal 方法 R-CNN，它与 CNN 结合起来使用更高的上下文信息，加上有监督的预培训方法，实现了在 PASCAL VOC 2012 数据集上的平均准确率 mAP 达到 53.3%。
object detectionpascal vocconvolutional neural networkssupervised pre-trainingr-cnn
发现论文，激发创造
  • 基于多区域和语义分割感知的 CNN 目标检测模型

    本文提出一种基于卷积神经网络和语义分割的目标检测系统，利用迭代定位机制，通过高效运用模块来检测物体，并在 PASCAL VOC 数据集上获得了比其他方法更高的检测精度。

    May, 2015

  • 基于深度特征的目标检测上下文模型

    本文提出了一种综合局部外观特征，对象关系的上下文信息和全局场景上下文特征的集合物体检测系统，该系统采用基于对象建议的完全连接条件随机场（CRF）进行建模，并利用快速平均场近似方法有效地进行 CRF 模型中的推理，实验结果表明，与基线算法 Faster R-CNN 相比，我们的方法在 PASCAL VOC 2007 数据集上实现了更高的平均精度（mAP）.

    Apr, 2016

  • 基于级联区域提议和全局上下文的深度目标检测

    本文详细介绍了如何通过改进区域提议和深度对象识别两个步骤来提高 Faster R-CNN 的效果。我们提出了一种新的轻量级级联结构，可以有效地提高区域提议质量，重新实现了全局上下文建模，同时广泛应用预训练思想，最终在几个测试数据集上均获得了优异的结果。

    Oct, 2017

  • OverFeat: 使用卷积网络集成识别、定位和检测

    本文提出了一个基于卷积网络进行分类、定位和检测的综合框架，展示了如何在 ConvNet 中高效实现多尺度和滑动窗口方法，并通过学习预测目标边界来实现定位，最后释放了我们最佳模型的特征提取器 OverFeat。

    Dec, 2013

  • 基于区域全卷积网络的物体检测

    本论文涉及基于区域的检测器，使用卷积网络实现高效的物体检测，使用位置敏感的得分图解决分类中的平移不变性和物体检测中的平移可变性的问题，可自然地采用全卷积图像分类器骨干网进行物体检测，以 101 层残差网络 (ResNet) 在 PASCAL VOC 数据集上取得 83.6% mAP 的竞争性结果，测试时间为每张图像 170ms，比 Faster R-CNN 快 2.5-20 倍。

    May, 2016

  • PVANET: 实时目标检测的深度轻量级神经网络

    本文介绍了如何在最小化计算成本的同时，通过采用和组合最新技术创新来实现多类别物体检测任务的最先进准确度。设计原则是 “少通道多层”，采用了一些基本块，包括拼接 ReLU、Inception 和 HyperNet， 在 VOC2007 上达到 83.8％的 mAP，VOC2012 为 82.5％mAP（第 2 名），仅使用 Intel i7-6700K CPU 单核时，每张图像仅需 750ms，在 NVIDIA Titan X GPU 上为 46ms / 图像，其网络与 ResNet-101 相比，计算成本只需 12.3％。

    Aug, 2016

  • HyperNet：准确区域提议生成与联合目标检测

    本文提出了深层分层网络 HyperNet，以处理区域提案生成和目标检测。HyperNet 基于精心设计的超级特征，将图像的深层、中间和浅层特征结合在一起，实现了端到端的联合训练策略，并在每张图像使用仅 100 个提案达到了 PASCAL VOC 2007 和 2012 检测数据集上的完全领先的召回和最先进的目标检测准确度。

    Apr, 2016

  • 通过贝叶斯优化和结构化预测提升深度卷积神经网络的物体检测

    本研究提出基于卷积神经网络的物体检测系统，使用基于贝叶斯优化的搜索算法和结构化 loss 进行物体定位，实验证明两种方法的结合优于先前的最先进方法。

    Apr, 2015

  • 可扩展的高质量目标检测

    本研究使用深度学习的 MSC-MultiBox 方法，在 ILSVRC 2014 数据集上取得了 $0.5$ 的 mAP 表现，明显优于其前任 MultiBox 方法，同时还能在减小提议数量的情况下提高边界框召回率。

    Dec, 2014

  • Faster R-CNN: 基于区域建议网络实现实时目标检测

    本文提出一种完全卷积的区域提议网络（RPN），在同时预测目标边界和目标特征分数的同时，使用完全图像卷积特征共享检测网络的特征。

    Jun, 2015