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학술저널
저자정보
Donggeun Kim (Chung-Ang University) Sangwoo Park (Chung-Ang University) Donggoo Kang (Chung-Ang University) Joonki Paik (Chung-Ang University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.9 No.1
발행연도
2020.2
수록면
22 - 27 (6page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2020.9.1.022

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A single shot multibox detector (SSD) is used as a baseline for many object detection networks, since it can provide sufficiently high accuracy in real time. However, it cannot deal with objects of various sizes, because features used in an SSD are not robust to multi-scale objects. To solve this problem, we present an improved feature pyramid for using multi-scale context information. The proposed feature pyramid fuses only adjacent features of the conventional SSD to achieve high accuracy without decreasing the processing speed. Our detector, with a 320×320 input, achieved 79.1% mean average precision (mAP) at 63 frames per second on a Pascal Visual Object Classes Challenge 2007 test set using a single Nvidia 1080 Ti graphics processing unit. This result shows better performance than existing SSDs.
#Object detection #Feature pyramid #Pascal VOC #SSD

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. The Proposed Method
4. Experimental Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
J. Redmon / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :779~788 google schola M. Everingham / 2010 / The pascal visual object classes (voc) challenge / International Journal of Computer Vision 88(2):303~338 google schola Jeong / 2017 / Enhancement of SSD by concatenating feature maps for object detection / arXiv preprint arXiv:1705.09587 google schola R. Girshick / 2015 / Fast r-cnn / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :1440~1448 google schola J. Dai / 2016 / R-fcn: Object detection via regionbased fully convolutional networks / NIPS google schola

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