Multi-Tracker Object Localizer: An Optimal Object Detector Based on Convolutional Neural Networks and Multi-Tracker Optimization Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel object localizer method named multi-tracker object localizer (MTOL). It detects a specific object in an image by accurately encompassing it with a bounding box (BB). MTOL operates based on a region proposal convolutional neural network (R-CNN) and the multi-tracker optimization algorithm (MTOA). First, a pre-trained R-CNN, i.e., AlexNet with edge-boxes region proposal, detects the approximate location of the target object. Then, to locate the object precisely, a secondary well-trained convolutional neural network (CNN) which estimates and returns the intersection of union (IoU) of the input BB, named IoUCNN, is employed as the fitness function of an optimization problem. Finally, MTOA is used to solve the mentioned optimization problem to find the precise location of the target object. To evaluate the performance of the MTOL, a test is conducted on several images containing specific objects. Investigating and comparing the results show the superiority of the MTOL to R-CNN in terms of accuracy. Additionally, other well-known optimization methods are utilized to evaluate the influence of the MTOA in the localization process. The optimization results reveal the superiority of MTOA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».