Key points are not available for this paper at this time.
형상 변형이 크고, 가림 현상 및 저해상도 상황에서 객체를 탐지하는 것은 어려워집니다. 우리는 다음과 같은 새로운 접근 방식을 제안합니다: i) 동물(고도로 변형 가능한 객체의 예)에서 큰 변형과 부분 가림 현상을 처리하고, ii) 이를 신체 부위를 기준으로 설명하며, iii) 신체 부위를 탐지하기 어려운 경우(예: 저해상도로 묘사된 동물) 탐지합니다. 우리는 전체 객체와 신체 부위를 별도로 표현하고, 전체 객체와 신체 부위에 대한 템플릿을 배열하기 위해 완전 연결 모델을 사용합니다. 우리의 모델은 탐지하기 어려운 경우 전체 객체 또는 신체 부위를 모델에서 자동으로 분리합니다. 이는 변형, 가림 및/또는 저해상도로 인해 발생하는 다양한 '탐지 가능성' 패턴을 보다 잘 처리하기 위해 많은 수의 전체 객체 및 신체 부위 조합을 표현할 수 있도록 합니다. 우리는 PASCAL VOC 데이터셋의 여섯 개 동물 범주에 우리의 방법을 적용하고, 우리의 방법이 최첨단을 4.1% AP 향상시키며 객체에 대한 더 풍부한 표현을 제공함을 보여줍니다. 훈련 과정에서 우리는 신체 부위에 대한 주석(예: 머리, 몸통 등)을 사용하며, 각 부위에 대한 마스크를 제공하는 PASCAL VOC 2010의 완전 주석 객체 부품에 대한 새로운 데이터셋을 활용합니다.
Chen et al. (Sun,)은 이 문제를 연구했습니다.