Aprendizaje profundo para la detección de objetos genéricos de clase

Investigamos el uso de redes neuronales profundas para la tarea novedosa de detección de objetos genéricos de clase. Mostramos que las redes neuronales originalmente diseñadas para el reconocimiento de imágenes pueden ser entrenadas para detectar objetos dentro de las imágenes, independientemente de su clase, incluyendo objetos para los cuales no se han proporcionado etiquetas de cuadros delimitadores. Además, mostramos que las etiquetas de cuadros delimitadores ofrecen un aumento del 1% en el rendimiento en el desafío de reconocimiento de ImageNet.