谷歌提出Context R-CNN, 利用時(shí)域上下文信息的增強(qiáng)目標(biāo)檢測系統(tǒng)
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
研究人員在多樣性區(qū)域的動物捕獲相機(jī)數(shù)據(jù)集Snapshot Serengeti (SS) 和 Caltech Camera Traps (CCT)上測試了Context R-CNN的性能。
與左側(cè) Faster R-CNN 相比, Context R-CNN 可以在更為困難環(huán)境中捕捉到被樹枝遮擋的大象、低光照下的羚羊和位于圖像邊緣的猴子。
下表顯示了模型的提升,在SS和CCT上mAP分別實(shí)現(xiàn)了47.5%和34.3%的相對提升。同時(shí)研究人員發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間上下文信息跨度的增加,模型的性能有著正相關(guān)的提升。
與單幀F(xiàn)aster R-CNN相比 本文方法的mAP和AR值都有了明顯地提升。
目前研究人員正在努力將Context R-CNN應(yīng)用到Wildlife Insights監(jiān)測平臺中去,基于野外相機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)便捷的大規(guī)模、全球生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測。
關(guān)于我“門”
將門是一家以專注于發(fā)掘、加速及投資技術(shù)驅(qū)動型創(chuàng)業(yè)公司的新型創(chuàng)投機(jī)構(gòu),旗下涵蓋將門創(chuàng)新服務(wù)、將門技術(shù)社群以及將門創(chuàng)投基金。將門成立于2015年底,創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)由微軟創(chuàng)投在中國的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)原班人馬構(gòu)建而成,曾為微軟優(yōu)選和深度孵化了126家創(chuàng)新的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。
將門創(chuàng)新服務(wù)專注于使創(chuàng)新的技術(shù)落地于真正的應(yīng)用場景,激活和實(shí)現(xiàn)全新的商業(yè)價(jià)值,服務(wù)于行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)公司。
將門技術(shù)社群專注于幫助技術(shù)創(chuàng)新型的創(chuàng)業(yè)公司提供來自產(chǎn)、學(xué)、研、創(chuàng)領(lǐng)域的核心技術(shù)專家的技術(shù)分享和學(xué)習(xí)內(nèi)容,使創(chuàng)新成為持續(xù)的核心競爭力。
將門創(chuàng)投基金專注于投資通過技術(shù)創(chuàng)新激活商業(yè)場景,實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的初創(chuàng)企業(yè),關(guān)注技術(shù)領(lǐng)域包括機(jī)器智能、物聯(lián)網(wǎng)、自然人機(jī)交互、企業(yè)計(jì)算。在近四年的時(shí)間里,將門創(chuàng)投基金已經(jīng)投資了包括量化派、碼隆科技、禾賽科技、寬拓科技、杉數(shù)科技、迪英加科技等數(shù)十家具有高成長潛力的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。

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