【CVPR2018】物體檢測中的結構推理網絡

物體檢測，是計算機視覺任務的基礎，其精度將直接影響相關視覺任務的效果，在深度學習方法興起之前，開展了很多利用場景上下文來提高檢測精度的研究。近年來，隨着Faster RCNN等深度學習方法的興起，在日益強調數據和性能的背景下，對上下文關聯信息的利用卻鮮有嘗試。本文將介紹一種結構推理網絡(Structure Inference Net，簡稱SIN)，將物體檢測問題形式化爲圖結構推理，採用圖結構同時建

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