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利用推断时间的时间先验进行目标检测中的目标持久性

大卫·迈克尔·福斯特；Priyash Bhugra；雷内·舒斯特;迪迪埃·斯特里克

参加：2022年第26届国际模式识别会议（ICPR）。国际模式识别会议（ICPR-2022），8月21日至25日，加拿大魁北克省蒙特利尔，IEEE，2022年。

Zusammenfassung公司

物体永久性是指物体不会突然消失在物质世界中的概念。人类在很小的时候就理解了这个概念，并且知道另一个人仍然存在，即使它暂时被遮挡。神经网络目前经常面临这一挑战。因此，我们将显式对象持久性引入到两阶段检测方法中，并从粒子滤波器中获得灵感。核心是，我们的检测器在推理时使用先前帧的预测作为当前帧的附加建议。实验证明，该反馈回路在几乎没有计算开销的情况下，将检测性能提高了10.3 mAP。我们的方法适合扩展两级检测器，即使在严重遮挡的情况下也能实现稳定可靠的检测。此外，能够在不重新培训现有模型的情况下应用我们的方法，有望在实际任务中广泛应用。

项目

VIZTA-视觉、识别、Z传感技术和关键应用,
KI-Absicherung-KI-Absicherung