SOD-MTGAN: Small Object Detection via Multi-Task Generative Adversarial Network

[업데이트 2019.08.24 14:26]

 

1. 논문

SOD-MTGAN: Small Object Detection via Multi-Task Generative Adversarial Network

 

Yancheng Bai, Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Bernard Ghanem; The European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018, pp. 206-221

 

2. 요약

- To deal with the small object detection problem, we propose an end-to-end multi-task generative adversarial network (MTGAN). In the MTGAN, the generator is a super-resolution network, which can up-sample small blurred images into fine-scale ones and recover detailed information for more accurate detection. 

- The discriminator is a multitask network, which describes each super-resolved image patch with a real/fake score, object category scores, and bounding box regression offsets. 

- Furthermore, to make the generator recover more details for easier detection, the classification and regression losses in the discriminator are back-propagated into the generator during training.