Learning Feature Fusion in Deep Learning-Based Object Detector
المؤلفون المشاركون
Ahmad, Imtiaz
Hassan, Ehtesham
Khalil, Yasser
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Object detection in real images is a challenging problem in computer vision.
Despite several advancements in detection and recognition techniques, robust and accurate localization of interesting objects in images from real-life scenarios remains unsolved because of the difficulties posed by intraclass and interclass variations, occlusion, lightning, and scale changes at different levels.
In this work, we present an object detection framework by learning-based fusion of handcrafted features with deep features.
Deep features characterize different regions of interest in a testing image with a rich set of statistical features.
Our hypothesis is to reinforce these features with handcrafted features by learning the optimal fusion during network training.
Our detection framework is based on the recent version of YOLO object detection architecture.
Experimental evaluation on PASCAL-VOC and MS-COCO datasets achieved the detection rate increase of 11.4% and 1.9% on the mAP scale in comparison with the YOLO version-3 detector (Redmon and Farhadi 2018).
An important step in the proposed learning-based feature fusion strategy is to correctly identify the layer feeding in new features.
The present work shows a qualitative approach to identify the best layer for fusion and design steps for feeding in the additional feature sets in convolutional network-based detectors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hassan, Ehtesham& Khalil, Yasser& Ahmad, Imtiaz. 2020. Learning Feature Fusion in Deep Learning-Based Object Detector. Journal of Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183770
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hassan, Ehtesham…[et al.]. Learning Feature Fusion in Deep Learning-Based Object Detector. Journal of Engineering No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183770
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hassan, Ehtesham& Khalil, Yasser& Ahmad, Imtiaz. Learning Feature Fusion in Deep Learning-Based Object Detector. Journal of Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183770
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1183770
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر