summarized by : Hirokatsu Kataoka
Angtian Wang, Yihong Sun, Adam Kortylewski, Alan L. Yuille
オクルージョン環境下でのロバストな物体検出に関する研究である。本論文では、物体周辺の文脈を把握しながらオクルージョンに対して頑健な検出を実行するCompositionalNetを提案した。
文脈と物体の混合モデルとして分解するCompositionalNetを提案した。両者を明示的には分離せず、学習中にオクルージョンが発生していることを理解させることで精度向上に貢献した。
Faster R-CNNを用いた実験では、PASCAL3D+/MS-COCOにおいて相対的な精度向上を+41%/+35%とすることができた。