Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Résumé
It is well known that contextual and multi-scale representations are important for accurate visual recognition. In this paper we present the Inside-Outside Net (ION), an object detector that exploits information both inside and outside the region of interest. Contextual information outside the region of interest is integrated using spatial recurrent neural networks. Inside, we use skip pooling to extract information at multiple scales and levels of abstraction. Through extensive experiments we evaluate the design space and provide readers with an overview of what tricks of the trade are important. ION improves state-of-the-art on PASCAL VOC 2012 object detection from 73.9% to 77.9% mAP. On the new and more challenging MS COCO dataset, we improve state-of-the-art from 19.7% to 33.1% mAP. In the 2015 MS COCO Detection Challenge, our ION model won "Best Student Entry" and finished 3rd place overall. As intuition suggests, our detection results provide strong evidence that context and multi-scale representations improve small object detection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Thématique
- Advanced Neural Network Applications
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNvidiaMicrosoft Research
- Mots-clés
- PoolingComputer scienceObject detectionExploitPascal (unit)Artificial intelligenceIntuitionAbstractionArtificial neural networkContext (archaeology)Machine learningPattern recognition (psychology)Geography
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui