Revisão: MultiPath / MPN – 1º colocado em 2015 Detecção e segmentação de COCO (detecção de objetos / segmentação de instâncias)

Múltiplas camadas de rede, estrutura foveal e perda integral, fluxos de informação ao longo de múltiplos caminhos na rede

SH Tsang Blocked Unblock Seguir Seguindo 3 de janeiro

Nesta história, MultiPath, pelo Facebook AI Research, é revisto. É também chamado de MPN no SharpMask . Três modificações são feitas para melhorar o Fast R-CNN :

  1. Uma estrutura foveal para explorar o contexto do objeto em múltiplas resoluções de objeto.
  2. Ignore as conexões que fornecem ao detector acesso a recursos em várias camadas da rede.
  3. Uma função de perda integral e ajuste de rede correspondente que melhoram a localização.

Par com propostas de objetos SharpMask , o sistema combinado melhora os resultados sobre o detector Fast R-CNN da linha de base com a Busca seletiva em 66% no geral e em 4 × em objetos pequenos . Ele ficou em segundo lugar nos desafios de detecção e segmentação do COCO 2015. É publicado em 2016 BMVC com mais de 100 citações . ( SH Tsang @ Medium)