PLAN : pyramid layer attention network for interlayer relation backbone architecture
저자
발행사항
Seoul : Greduate School, Korea University, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 고려대학교 대학원: 바이오정보학협동과정 2021. 2
발행연도
2021
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
21장 : 천연색삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 강재우
참고문헌: 장 18-21
UCI식별코드
I804:11009-000000235440
DOI식별코드
소장기관
Convolutional neural networks that use feature pyramids as backbone networks significantly improve performance in detecting multi-scale objects. Many studies have proposed advanced pyramidal feature backbone networks. However, it is generally difficult for a pyramidal feature backbone network to include relations between object in different feature layers.Previous works have found that considering an object’s contextual information or its relations with other objects helps improve detection performance. Thus, we propose an Interlayer Attention Module (IAM) that is one of the attention mechanism which can be used for including an object’s relations between different feature layers. Our IAM attention module solves technical issues due to the various sizes of feature layers. Finally, we propose Pyramid Layer Attention Network (PLAN) which is a backbone network for improving general object detection model performance. PLAN is compatible with most pyramidal feature backbone networks because the sizes and dimensions of PLAN’s output pyramidal network are the same as those of its input pyramidal network. Using PLAN, the Faster-RCNN object detection model outperforms on the PASCAL-VOC and MS-COCO benchmark dataset.
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