It GAN Do Better: GAN-Based Detection of Objects on Images With Varying Quality

稳健性(进化) 计算机科学 人工智能 最小边界框 模式识别(心理学) 目标检测 推论 人工神经网络 图像质量 计算机视觉 图像(数学) 生物化学 基因 化学
作者
Charan D. Prakash,Lina J. Karam
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:30: 9220-9230 被引量:35
标识
DOI:10.1109/tip.2021.3124155
摘要

In this paper, we propose a novel generative framework which uses Generative Adversarial Networks (GANs) to generate features that provide robustness for object detection on reduced-quality images. The proposed GAN-based Detection of Objects (GAN-DO) framework is not restricted to any particular architecture and can be generalized to several deep neural network (DNN) based architectures. The resulting deep neural network maintains the exact architecture as the selected baseline model without adding to the model parameter complexity or inference speed. We first evaluate the effect of image quality on both object classification and object bounding box regression. We then test the models resulting from our proposed GAN-DO framework, using two state-of-the-art object detection architectures as the baseline models. We also evaluate the effect of the number of re-trained parameters in the generator of GAN-DO on the accuracy of the final trained model. Performance results provided using GAN-DO on object detection datasets establish an improved robustness to varying image quality and a higher mAP compared to the existing approaches.
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