Scale Adaptive Feature Pyramid Networks for 2D Object Detection
المؤلفون المشاركون
Zhang, Min
He, Lifei
Ohbuchi, Ryutarou
Furuya, Takahiko
Jiang, Ming
Li, Pengfei
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Object detection is one of the core tasks in computer vision.
Object detection algorithms often have difficulty detecting objects with diverse scales, especially those with smaller scales.
To cope with this issue, Lin et al.
proposed feature pyramid networks (FPNs), which aim for a feature pyramid with higher semantic content at every scale level.
The FPN consists of a bottom-up pyramid and a top-down pyramid.
The bottom-up pyramid is induced by a convolutional neural network as its layers of feature maps.
The top-down pyramid is formed by progressive up-sampling of a highly semantic yet low-resolution feature map at the top of the bottom-up pyramid.
At each up-sampling step, feature maps of the bottom-up pyramid are fused with the top-down pyramid to produce highly semantic yet high-resolution feature maps in the top-down pyramid.
Despite significant improvement, the FPN still misses small-scale objects.
To further improve the detection of small-scale objects, this paper proposes scale adaptive feature pyramid networks (SAFPNs).
The SAFPN employs weights chosen adaptively to each input image in fusing feature maps of the bottom-up pyramid and top-down pyramid.
Scale adaptive weights are computed by using a scale attention module built into the feature map fusion computation.
The scale attention module is trained end-to-end to adapt to the scale of objects contained in images of the training dataset.
Experimental evaluation, using both the 2-stage detector faster R-CNN and 1-stage detector RetinaNet, demonstrated the proposed approach’s effectiveness.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
He, Lifei& Jiang, Ming& Ohbuchi, Ryutarou& Furuya, Takahiko& Zhang, Min& Li, Pengfei. 2020. Scale Adaptive Feature Pyramid Networks for 2D Object Detection. Scientific Programming،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209181
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
He, Lifei…[et al.]. Scale Adaptive Feature Pyramid Networks for 2D Object Detection. Scientific Programming No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209181
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
He, Lifei& Jiang, Ming& Ohbuchi, Ryutarou& Furuya, Takahiko& Zhang, Min& Li, Pengfei. Scale Adaptive Feature Pyramid Networks for 2D Object Detection. Scientific Programming. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209181
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209181
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