google detection
paper: Scalable, High-Quality Object Detection
ILSVRC14上,detection刷到55.7%的MAP,google插入的地方,别人倍感压力啊。
总体结果,其实我觉得很好的地方是,时间短,效果也很不错呢。就只用multibox就能达到50.7%的MAP,相当赞啊。
但是,用selective search的效果是51.3%,也是令人震惊啊。
总体multibox的思路就是网络的输入一副整图,输出有两个,一个输出是confidence,一个输出是坐标,当然这两个都是vector,也就是说很多个confidence和很多组对应的坐标,两者之间的关系是4倍的关系。这个思路他们之前也用过,但是之前用的是经典的CNN,效果并不比RCNN好,现在他们改用今年google参加竞赛的inception网络了,效果提升了很多很多。
另外一个亮点是,用context post classifier,这个效果也提升了很多,这个网络也是类似于inception的结构的,具体可以看看文章中说到。
google的文章确实很不好读啊,写的太不明白啊。
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