論文の概要: AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07294v1
• Date: Mon, 17 Aug 2020 13:22:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 03:59:57.739566
• Title: AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection
• Title（参考訳）: 高精度1段階物体検出のためのAP-Loss
• Authors: Kean Chen, Weiyao Lin, Jianguo Li, John See, Ji Wang, Junni Zou
• Abstract要約: 一段階の物体検出器は、分類損失と局所化損失を同時に最適化することによって訓練される。 前者は、多数のアンカーのため、非常に前景と後方のアンカーの不均衡に悩まされる。 本稿では,一段検知器の分類タスクをランキングタスクに置き換える新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.13608882885456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One-stage object detectors are trained by optimizing classification-loss and localization-loss simultaneously, with the former suffering much from extreme foreground-background class imbalance issue due to the large number of anchors. This paper alleviates this issue by proposing a novel framework to replace the classification task in one-stage detectors with a ranking task, and adopting the Average-Precision loss (AP-loss) for the ranking problem. Due to its non-differentiability and non-convexity, the AP-loss cannot be optimized directly. For this purpose, we develop a novel optimization algorithm, which seamlessly combines the error-driven update scheme in perceptron learning and backpropagation algorithm in deep networks. We provide in-depth analyses on the good convergence property and computational complexity of the proposed algorithm, both theoretically and empirically. Experimental results demonstrate notable improvement in addressing the imbalance issue in object detection over existing AP-based optimization algorithms. An improved state-of-the-art performance is achieved in one-stage detectors based on AP-loss over detectors using classification-losses on various standard benchmarks. The proposed framework is also highly versatile in accommodating different network architectures. Code is available at https://github.com/cccorn/AP-loss .
• Abstract（参考訳）: 1段階の物体検出器は、分類損失と局在損失を同時に最適化することで訓練され、前者はアンカーの数が多ければ多いため、極度のフォアグラウンドバックグラウンドクラス不均衡に苦しむ。 本稿では,一段検出器の分類タスクをランキングタスクに置き換える新しい枠組みを提案し,平均精度損失(AP損失)をランキング問題に適用することによってこの問題を軽減する。 非微分性と非凸性のため、ap損失は直接最適化できない。 そこで本研究では,深層ネットワークにおけるパーセプトロン学習とバックプロパゲーションアルゴリズムの誤り駆動更新スキームをシームレスに組み合わせた新しい最適化アルゴリズムを開発した。 本稿では,提案アルゴリズムの収束特性と計算複雑性について,理論的および経験的に詳細に解析する。 実験の結果,既存のAPベース最適化アルゴリズムよりもオブジェクト検出における不均衡問題に対処する上で,顕著な改善が見られた。 各種標準ベンチマークの分類量を用いたAPロスオーバー検出器に基づく1段検出器において,最先端性能の向上が達成されている。 提案するフレームワークは、異なるネットワークアーキテクチャを収容する上でも非常に多用途である。 コードはhttps://github.com/cccorn/ap-lossで入手できる。

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