論文の概要: Pseudo-IoU: Improving Label Assignment in Anchor-Free Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14082v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 02:48:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 13:02:51.655086
• Title: Pseudo-IoU: Improving Label Assignment in Anchor-Free Object Detection
• Title（参考訳）: Pseudo-IoU:アンカーフリー物体検出におけるラベル割り当ての改善
• Authors: Jiachen Li, Bowen Cheng, Rogerio Feris, Jinjun Xiong, Thomas S.Huang, Wen-Mei Hwu and Humphrey Shi
• Abstract要約: 現在のアンカーフリー物体検出器は非常に単純で有効であるが、正確なラベル割り当て方法がない。 Pseudo-Intersection-over-Union(Pseudo-IoU): アンカーフリーなオブジェクト検出フレームワークに、より標準化され、正確な割り当てルールをもたらす単純なメトリックである。 本手法はベルやホイッスルを使わずに最新のアンカーフリー手法と同等の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.522877583407904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current anchor-free object detectors are quite simple and effective yet lack accurate label assignment methods, which limits their potential in competing with classic anchor-based models that are supported by well-designed assignment methods based on the Intersection-over-Union~(IoU) metric. In this paper, we present \textbf{Pseudo-Intersection-over-Union~(Pseudo-IoU)}: a simple metric that brings more standardized and accurate assignment rule into anchor-free object detection frameworks without any additional computational cost or extra parameters for training and testing, making it possible to further improve anchor-free object detection by utilizing training samples of good quality under effective assignment rules that have been previously applied in anchor-based methods. By incorporating Pseudo-IoU metric into an end-to-end single-stage anchor-free object detection framework, we observe consistent improvements in their performance on general object detection benchmarks such as PASCAL VOC and MSCOCO. Our method (single-model and single-scale) also achieves comparable performance to other recent state-of-the-art anchor-free methods without bells and whistles. Our code is based on mmdetection toolbox and will be made publicly available at https://github.com/SHI-Labs/Pseudo-IoU-for-Anchor-Free-Object-Detection.
• Abstract（参考訳）: 現在のアンカーフリー物体検出器は非常に単純で有効であるが、正確なラベル割り当て方法が欠如しており、インターセクション・オーバー・ユニオン(IoU)メートル法に基づくよく設計された代入手法によって支持される古典的なアンカーベースモデルと競合する可能性を制限する。 本稿では,アンカーフリーなオブジェクト検出フレームワークに,より標準化された正確な代入ルールを付加的な計算コストやトレーニングやテストのための余分なパラメータを伴わずに導入し,これまでアンカーベースで適用されてきた効果的な代入ルールの下で,優れた品質のトレーニングサンプルを活用することで,アンカーフリーなオブジェクト検出をさらに改善する簡単な指標を提案する。 エンドツーエンドのシングルステージアンカーフリーオブジェクト検出フレームワークに擬似iouメトリックを組み込むことで、pascal vocやmscocoといった一般的なオブジェクト検出ベンチマークにおけるパフォーマンスの一貫した改善を観測する。 我々の手法(シングルモデルとシングルスケール)は、ベルやホイッスルのない最新のアンカーフリー手法と同等の性能を発揮する。 私たちのコードはmmdetectionツールボックスに基づいており、https://github.com/SHI-Labs/Pseudo-IoU-for-Anchor-Free-Object-Detectionで公開されます。

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