协同级联网络和对抗网络的目标检测

摘要

识别多尺度目标和遮挡目标是目标检测中的重点和难点。为了检测不同大小的目标,目标检测器通常利用卷积神经网络（CNN）的多尺度特征图层次结构,然而这种自顶向下的结构由于底层特征图的卷积层较小,缺乏获取小目标特征所需的细节信息,这些目标检测器的性能受到了限制。为此,结合Faster R-CNN框架提出Collaborative R-CNN,设计了一种级联网络结构,可以融合多尺度特征图,以生成深度融合的特征信息来增强小目标所需的细节特征,从而提高检测小目标的能力。此外,由于使用RoIPooling过程中的量化会对小目标检测造成极大的限制,为进一步提高方法的鲁棒性,设计了多尺度RoIAlign来消除这种量化,并通过多尺度的池化来提高网络检测不同尺度目标的能力。最后,将对抗网络与所提出的级联网络相结合,生成包含遮挡目标的训练样本,可显著提高模型的分类能力和识别遮挡目标的鲁棒性。在PASCAL VOC 2012和PASCAL VOC 2007数据集上的实验结果表明,提出的方法优于许多先进的方法。

关键词： 目标检测; 卷积神经网络（CNN）; 特征融合; 级联网络; 对抗网络

目标检测是计算机视觉的基本问题之一,近年来由于深度学习的发展,这一问题在性能上取得了实质性的提高。众所周知,普遍的目标检测器是把检测问题