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【24h】

Learning Region Features for Object Detection

机译:用于对象检测的学习区域功能

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摘要

While most steps in the modern object detection methods are learnable, the region feature extraction step remains largely handcrafted, featured by Rol pooling methods. This work proposes a general viewpoint that unifies existing region feature extraction methods and a novel method that is end-to-end learnable. The proposed method removes most heuristic choices and outperforms its Rol pooling counterparts. It moves further towards fully learnable object detection.
机译:尽管现代对象检测方法中的大多数步骤都是可以学习的,但是区域特征提取步骤仍是手工制作的,这是Rol合并方法的特征。这项工作提出了一个统一现有区域特征提取方法的通用观点,以及一种端到端可学习的新颖方法。所提出的方法删除了大多数启发式选择,并且胜过了其Rol池对应方法。它进一步朝着完全可学习的目标检测迈进。

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