밀집된 장면에서의 정확한 검출

인공적으로 조성된 장면은 많은 물체를 밀집하게 배치할 수 있으며, 종종 동일한 물체들이 매우 가까운 거리에 위치해 있습니다. 우리는 이러한 장면에서 정확한 물체 검출이 여전히 최신의 물체 검출기들조차도 어려운 과제임을 보여줍니다. 우리는 이러한 도전적인 환경을 위해 설계된 새로운 딥러닝 기반 방법을 제안합니다. 우리의 기여는 다음과 같습니다: (1) Jaccard 지수를 검출 품질 점수로 추정하는 레이어; (2) 우리의 품질 점수를 사용하여 검출 중복 모호성을 해결하는 새로운 EM 병합 유닛; 마지막으로, (3) 밀집된 소매 환경을 나타내는 광범위하고 주석이 달린 데이터 세트 SKU-110K를 극단적인 설정 하에서 학습과 테스트용으로 공개합니다. SKU-110K에서의 검출 테스트와 CARPK 및 PUCPR+에서의 카운팅 테스트 결과, 우리 방법이 기존 최신 기술보다 크게 우월함을 확인할 수 있었습니다. 코드와 데이터는 \url{www.github.com/eg4000/SKU110K_CVPR19}에서 제공될 예정입니다.