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Detecting and Grouping Identical Objects for Region Proposal and Classification

机译:检测和分组相同对象以进行区域提议和分类

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摘要

Often multiple instances of an object occur in the same scene, for example in a warehouse. Unsupervised multi-instance object discovery algorithms are able to detect and identify such objects. We use such an algorithm to provide object proposals to a convolutional neural network (CNN) based classifier. This results in fewer regions to evaluate, compared to traditional region proposal algorithms. Additionally, it enables using the joint probability of multiple instances of an object, resulting in improved classification accuracy. The proposed technique can also split a single class into multiple sub-classes corresponding to the different object types, enabling hierarchical classification.
机译:通常,一个对象的多个实例会出现在同一场景中,例如在仓库中。无监督的多实例对象发现算法能够检测和识别此类对象。我们使用这种算法为基于卷积神经网络(CNN)的分类器提供对象建议。与传统的区域提议算法相比,这导致需要评估的区域更少。此外,它还可以使用一个对象的多个实例的联合概率,从而提高了分类精度。所提出的技术还可以将单个类别分为与不同对象类型相对应的多个子类别,从而实现分层分类。

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