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[1809.02165] Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
筆者・所属機関
Li Liu, Wanli Ouyang, Xiaogang Wang, Paul Fieguth, Jie Chen, Xinwang Liu, Matti Pietikäinen
投稿日付
2018/09/06
概要(一言まとめ)
物体検出のサーベイ論文。ディープラーニングのものが中心。
ディープラーニングで劇的に性能が上がったよという話(単純な物体判別と同様)
様々なアルゴリズムの概要を歴史を追って説明している。
手法の概要
一口に物体検出といっても、色々カテゴリがある。具体的には
- Object Classification
- Object Detection
- Semantic Segmentation
- Instance Segmentation
それぞれの違いは、以下の図がわかりやすい。
これらの違いは、以下の記事が詳しい。
深層学習による画像処理の概要からChainerCVとFCISで『物体検出ソフト』を作るまで|はやぶさの技術ノート
あと、ステージとしてTwo StageのものとOne Stageのものがある。これらに関しては、以下記事が詳しい
ChainerCVとLight-Head R-CNNで『カメラ・動画対応!物体検出ソフト』を作る|はやぶさの技術ノート
End-to-End(最初から最後までディープラーニングか)かそうでないかもある。Faster RNNが初めてのEnd-to-Endという認識だったけど、この論文ではFast RNNだと書いてある(領域サーチを除くという但し書きがあるので、Faster RNNが初でも間違いではないと思う)。
ここらへんは、自分がまとめたけど、ちょっと勘違いしているような気がしてきた。
コメント
関連情報
以下もサーベイ論文。
以下に日本語訳のリンクあり
次に読む論文
Semantic SegmentationかInstance Segmentation関係で何か。
自分なりのアウトプット
以下でObject Detectionまでは試している。
Semantic SegmentationやInstance Segmentationも試してみたい