谷歌提出Context R-CNN, 利用時域上下文信息的增強目標檢測系統
實驗結果
研究人員在多樣性區域的動物捕獲相機數據集Snapshot Serengeti （SS） 和 Caltech Camera Traps （CCT）上測試了Context R－CNN的性能。
與左側 Faster R－CNN 相比， Context R－CNN 可以在更為困難環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分別實現了47．5％和34．3％的相對提升。同時研究人員發現隨著時間上下文信息跨度的增加，模型的性能有著正相關的提升。
與單幀Faster 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應用到Wildlife Insights監測平臺中去，基于野外相機網絡實現便捷的大規模、全球生態系統監測。
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