論文の概要: Probabilistic Ranking-Aware Ensembles for Enhanced Object Detections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03139v1
• Date: Fri, 7 May 2021 09:37:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 12:17:19.806044
• Title: Probabilistic Ranking-Aware Ensembles for Enhanced Object Detections
• Title（参考訳）: 拡張物体検出のための確率的ランキングアウェアアンサンブル
• Authors: Mingyuan Mao, Baochang Zhang, David Doermann, Jie Guo, Shumin Han, Yuan Feng, Xiaodi Wang, Errui Ding
• Abstract要約: 本稿では,検知器から箱を囲むことの信頼性を向上するPRAE(Probabilistic Ranking Aware Ensemble)という新しいアンサンブルを提案する。 また,異なる数の箱を扱う必要性によって生じる信頼の不均衡問題に対処するためのbanditアプローチも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.096540945099704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model ensembles are becoming one of the most effective approaches for improving object detection performance already optimized for a single detector. Conventional methods directly fuse bounding boxes but typically fail to consider proposal qualities when combining detectors. This leads to a new problem of confidence discrepancy for the detector ensembles. The confidence has little effect on single detectors but significantly affects detector ensembles. To address this issue, we propose a novel ensemble called the Probabilistic Ranking Aware Ensemble (PRAE) that refines the confidence of bounding boxes from detectors. By simultaneously considering the category and the location on the same validation set, we obtain a more reliable confidence based on statistical probability. We can then rank the detected bounding boxes for assembly. We also introduce a bandit approach to address the confidence imbalance problem caused by the need to deal with different numbers of boxes at different confidence levels. We use our PRAE-based non-maximum suppression (P-NMS) to replace the conventional NMS method in ensemble learning. Experiments on the PASCAL VOC and COCO2017 datasets demonstrate that our PRAE method consistently outperforms state-of-the-art methods by significant margins.
• Abstract（参考訳）: モデルアンサンブルは、既に1つの検出器に最適化されたオブジェクト検出性能を改善するための最も効果的なアプローチの1つになっている。 従来の方法では直接境界ボックスを融合するが、検出器を組み合わせる際に提案品質を考慮できないのが普通である。 これは検出器のアンサンブルに対する信頼の相違という新たな問題に繋がる。 信頼性は単一検出器にはほとんど影響しないが、検出器アンサンブルに大きな影響を及ぼす。 この問題に対処するため,我々は,検出器からのバウンディングボックスの信頼性を向上させる確率的ランキング認識アンサンブル(prae)と呼ばれる新しいアンサンブルを提案する。 同じ検証セット上のカテゴリと位置を同時に考慮し、統計的確率に基づいてより信頼性の高い信頼を得る。 次に検出された境界ボックスをアセンブリにランク付けする。 また,異なる信頼レベルで異なるボックス数を扱う必要があることに起因する信頼不均衡問題に対処するための包括的アプローチも導入する。 我々はPRAEに基づく非最大抑圧(P-NMS)を用いて、アンサンブル学習における従来のNMS法を置き換える。 PASCAL VOCとCOCO2017データセットの実験は、私たちのPRAEメソッドが、最先端の手法をかなりのマージンで一貫して上回っていることを示している。

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