論文の概要: Modular network for high accuracy object detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09203v3
• Date: Sun, 13 Sep 2020 19:03:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 04:40:36.789779
• Title: Modular network for high accuracy object detection
• Title（参考訳）: 高精度物体検出のためのモジュールネットワーク
• Authors: Erez Yahalomi
• Abstract要約: このネットワークは実装が容易で、0.94 mAPである。 学習の伝達による深層学習ネットワークは、後から学習したクラス数が小さくなるにつれて、より正確になることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel modular object detection convolutional neural network that significantly improves the accuracy of object detection. The network consists of two stages in a hierarchical structure. The first stage is a network that detects general classes. The second stage consists of separate networks to refine the classification and localization of each of the general classes objects. Compared to a state of the art object detection networks the classification error in the modular network is improved by approximately 3-5 times, from 12% to 2.5 %-4.5%. This network is easy to implement and has a 0.94 mAP. The network architecture can be a platform to improve the accuracy of widespread state of the art object detection networks and other kinds of deep learning networks. We show that a deep learning network initialized by transfer learning becomes more accurate as the number of classes it later trained to detect becomes smaller.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オブジェクト検出の精度を大幅に向上させるモジュール型オブジェクト検出畳み込みニューラルネットワークを提案する。 ネットワークは階層構造の2つのステージから構成される。 第1段階は一般的なクラスを検出するネットワークである。 第2段階は、各一般的なクラスオブジェクトの分類とローカライゼーションを洗練するための別々のネットワークで構成されている。 artオブジェクト検出ネットワークの状態と比較して、モジュールネットワークの分類誤差は12%から2.5%-4.5%に約3～5倍改善されている。 このネットワークは実装が容易で、0.94 mAPである。 ネットワークアーキテクチャは、アートオブジェクト検出ネットワークやその他の種類のディープラーニングネットワークの広範な状態の正確性を向上させるプラットフォームになり得る。 トランスファー学習によって初期化される深層学習ネットワークは,後から学習したクラス数が小さくなるにつれて精度が向上することを示す。

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