稀疏&集成的卷积神经网络学习(续)

昨天跟大家详细的说了分类,定位的一些相关知识,今天把剩下的最后一点知识给大家补充完整,也感谢大家一直的支持,谢谢!

昨天的推送告诉大家了分类方案,我们再温习一下:


今天我们简单的说说“基于类别聚合的目标检测”技术。该技术是基于候选区域实现的。

引入类别信息: 减少假阳性(False Positive),提高检测精度和效率


目标检测: 类别聚合(CA)

目标: 共现关系(CO)

DET: 实验结果

类别聚合:Run4 VS. Run3, 验证集上提高0.9%,但测试集上略低,可能是测试集和训练集在数据分布上存在差异;

共现关系: Run5 VS. Run4,在验证集和测试集上均提高;

多窗口融合有效: Run5 VS. Run1 / Run2 ,在验证集和测试集上均提高。

DET: 结果展示


原文发布于微信公众号 - 计算机视觉战队(ComputerVisionGzq)

原文发表时间:2017-11-18

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