論文の概要: Occlusion Handling in Generic Object Detection: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08845v1
- Date: Thu, 21 Jan 2021 20:48:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-21 08:06:18.093440
- Title: Occlusion Handling in Generic Object Detection: A Review
- Title（参考訳）: ジェネリックオブジェクト検出におけるオクルージョンハンドリング
- Authors: Kaziwa Saleh, S\'andor Sz\'en\'asi, Zolt\'an V\'amossy
- Abstract要約: 屋外でも屋内でも汎用物体検出における閉塞処理の課題に対処します。
本稿では,これらの課題を克服するための最近の取り組みについて述べる。
- 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: The significant power of deep learning networks has led to enormous
development in object detection. Over the last few years, object detector
frameworks have achieved tremendous success in both accuracy and efficiency.
However, their ability is far from that of human beings due to several factors,
occlusion being one of them. Since occlusion can happen in various locations,
scale, and ratio, it is very difficult to handle. In this paper, we address the
challenges in occlusion handling in generic object detection in both outdoor
and indoor scenes, then we refer to the recent works that have been carried out
to overcome these challenges. Finally, we discuss some possible future
directions of research.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングネットワークの強大な力は、オブジェクト検出に大きな発展をもたらした。
ここ数年、オブジェクト検出フレームワークは精度と効率の両方で大きな成功を収めてきた。
しかし、その能力はいくつかの要因から人間の能力とはかけ離れており、その1つである。
閉塞は様々な場所、規模、比率で起こりうるため、対処は非常に困難である。
本稿では,屋外および屋内の両方の場面における総合物体検出における隠蔽処理の課題に対処し,これらの課題を克服するための最近の研究について述べる。
最後に,今後の研究の方向性について述べる。
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