ピクセルレベルで画面に詰まっている物体をAIで検出【GitHub】

   
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新しい高密度オブジェクト検出器が開発されました!

背景

密集物体検出器はピクセルレベルの物体カテゴリとバウンディングボックスを直接予測するエレガントで効果的なフレームワークのため、ますます人気が高まってきています。このフレームワークの基礎となる重要な技術の一つがローカライゼーション品質推定(LQE)です。これまで多くのLQEの探求が行われていますが、これらは境界、領域の特徴などのバニラの畳み込み特徴を用いて定位品質を推定しています。

南京理工大学のXiang Liらは、新しい高密度物体検出器であるGFLV2を提案しています。

テクノロジー

バウンディングボックスを、対応する予測LQEスコアとともに可視化したもの。(画像は論文より引用)

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ロッテノ

投稿者の過去記事

SE2年目に突入。大学では機械工学を専攻していました。製造・工業分野などのAIの活用を深堀して、分かりやすい表現で執筆していきます。

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