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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.9 No.4
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 274 - 283 (10page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2020.9.4.274
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Object detection involves acquiring position information and classification information of objects simultaneously in an image acquired using an image sensor. In general, a small object that occupies a relatively small area within an image is difficult to detect because the information contained in the image is fundamentally inadequate. A person can recognize small objects that are very far away using contextual information, such as the background or relationship with nearby objects. Therefore, it is necessary to enhance the characteristics of small objects using various context information in the image. A new feature enhancement neural network is proposed to enhance the feature maps by extracting the relationships between the non-local features of various sizes. This paper presents an object detection algorithm that is robust against small-object detection based on the feature enhancement neural network. A feature map from the feature-extraction neural network was first branched into multiple feature maps with different receptive fields using respective convolution layers. Non-local relationships between these feature maps were then computed and added to the original feature map for feature enhancement. Finally, the proposed network reflected the overall context information of the image through the enhanced feature map, which is more robust for detecting small objects. The experimental results showed that the proposed method had better performance in small-object detection than the state-of-the-art techniques for the KITTI dataset and PASCAL VOC dataset.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. The Proposed Scheme
4. Performance Evaluation
5. Concluding Remarks
References
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Lowe D. G / 1999 / Object recognition from local scale-invariant features / Proc. IEEE Int'l Conf. Computer Vision :1150~1157
Dalal, N / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. IEEE Int'l Conf. Computer Vision and Pattern Recognition :886~893
Viola, P / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / Proc. IEEE Int'l Conf. Computer Vision and Pattern Recognition :511~518
Krizhevsky, A / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proc. Advances in Neural Information and Processing Systems :1097~1105
Burges, C. J / 1998 / A tutorial on support vector machines for pattern recognition / Data Mining and Knowledge Discovery 2(2):121~167
Dalal, N / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. IEEE Int'l Conf. Computer Vision and Pattern Recognition :886~893
Viola, P / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / Proc. IEEE Int'l Conf. Computer Vision and Pattern Recognition :511~518
Krizhevsky, A / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proc. Advances in Neural Information and Processing Systems :1097~1105
Burges, C. J / 1998 / A tutorial on support vector machines for pattern recognition / Data Mining and Knowledge Discovery 2(2):121~167
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