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DeLR: 基于分离定位和识别查询的主动学习检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种用于在场景中定位目标物体的主动检测模型。通过深度强化学习训练定位代理，并在 Pascal VOC 2007 数据集上评估，结果表明，使用该模型指导的代理能够在分析图像中仅仅探测 11 到 25 个区域后定位一个物体实例，并且在不使用物体提议进行物体定位的系统中取得了最佳的检测结果。
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关键要点
- 提出了一种用于在场景中定位目标物体的主动检测模型。
- 该模型是类特定的，允许代理集中注意力于识别目标物体的候选区域。
- 通过深度强化学习训练定位代理。
- 在 Pascal VOC 2007 数据集上进行评估。
- 使用该模型指导的代理能够在探测 11 到 25 个区域后定位一个物体实例。
- 在不使用物体提议的情况下，该系统取得了最佳的检测结果。
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