使用MobileNet和Faster RCNN检测小物体

Question

我正在使用Tensorflow对象检测API进行各种动物的对象检测。过去，我成功地将MobileNet v1应用于各种设置，并且我对结果感到满意。

现在，我遇到了一个新物种的问题，该物种比以前处理的动物小大约1/3。从视觉上看，这些动物在规模上看起来都是一样的，这意味着要预测的边界框位于图像大小的5-15％范围内，而不是以前的20％-30％。

我觉得应该调整一些超参数才能使内容恢复正常工作，但是我很难找到合适的管道配置。我已经尝试过将anchor_generator的min_scale和max_scale调整为较小的值，但是没有成功。

有趣的是，使用Faster RCNN可以立即对完全相同的数据进行操作。

有什么想法可以尝试吗？

Answer 1

对于较小的对象，可以尝试RetinaNet / SSD-resnet-FPN。 FPN（功能金字塔网络）应该比移动网络更好。