Object detection via inner-inter relational reasoning network

框内的物体。近年来，利用图消息传递机制下物体与（或）标签之间的关系来促进对象检测的方法已经被广泛研究。然而，这些方法严重依赖于手工设计的图结构，这可能导致不可靠的关系，进而影响对象检测的性能。 针对这一问题，本文提出了一种新颖的对象检测框架，该框架充分利用了在全注意力架构下的物体和标签的关系表示。具体来说，我们直接将提取的提案（即候选物体区域）和候选标签视为视觉特征空间和标签嵌入空间中的两个独立集合。然后，我们设计了一个自注意力模块，用于发现视觉特征空间或标签嵌入空间内的内在关系。此外，我们还开发了一个交叉注意力模块，用于探索这两个空间之间的相互关系。通过利用内在关系和相互关系，我们可以增强物体特征和标签嵌入表示，从而促进对象检测。 为了验证所提出的框架在提高对象检测性能方面的作用，我们将它嵌入到几个最先进的基线模型中，并在两个公共基准数据集（Pascal VOC 和 COCO 2017）上进行了广泛的实验。实验结果证明了所提框架的有效性和灵活性。 1. 引言 对象检测作为图像识别领域的一个基础问题，旨在定位并分类图像中的候选边界框。传统的方法往往侧重于单个物体特征的学习，而忽略了物体之间的交互关系。随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNNs）的应用，对象检测的准确率得到了显著提升。然而，依赖于手工设计的图形结构来捕获物体间关系的方法存在局限性。 2. 相关工作 在关系推理网络的研究中，许多方法采用了图神经网络（GNNs）来传播和融合信息，从而揭示物体之间的关系。这些方法通常需要预先定义图结构，这可能导致模型泛化能力受限。相比之下，本文提出的框架无需手动构造图，而是通过自注意力和交叉注意力机制自动学习这些关系。 3. 提出的方法 我们提出的方法包括两部分：自注意力模块和交叉注意力模块。自注意力模块允许在同一个空间内（如视觉特征空间或标签空间）探索物体之间的内在联系，而交叉注意力模块则负责在不同空间之间建立联系。这两个模块结合使用，可以增强每个物体区域的表示，使其更好地捕捉到上下文信息和相关标签的影响。 4. 实验与分析 在Pascal VOC和COCO 2017数据集上的实验表明，我们的方法在多个指标上均优于基线模型，证实了内在关系和相互关系的利用对于提高对象检测性能的重要性。此外，我们还对模型的敏感性、鲁棒性和计算效率进行了分析。 5. 结论 本文提出了一种基于内在和相互关系推理的对象检测框架，它能够自适应地学习和利用物体间的复杂关系，提高了检测的准确性。未来的工作可能会进一步优化这种关系推理机制，以应对更复杂的场景和更高的计算效率需求。 本文的工作为对象检测提供了一个新的视角，强调了关系推理在网络中的关键作用，并提出了一种无需手工构造图的解决方案，这有望推动对象检测技术的进步。通过充分利用物体和标签的内在及相互关系，该框架为深度学习模型在对象检测任务上的表现提供了有力的支持。