論文の概要: Dynamic Multi-Scale Loss Optimization for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04014v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 13:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:17:57.163480
• Title: Dynamic Multi-Scale Loss Optimization for Object Detection
• Title（参考訳）: オブジェクト検出のための動的マルチスケール損失最適化
• Authors: Yihao Luo, Xiang Cao, Juntao Zhang, Peng Cheng, Tianjiang Wang and Qi Feng
• Abstract要約: マルチスケール検出器訓練の客観的不均衡について検討する。 本稿では, 適応可変重み付け (AVW) を提案する。 トレーニング中に重み付け方式を確率的に決定する新しい強化学習最適化(RLO)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.256807110937622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the continuous improvement of the performance of object detectors via advanced model architectures, imbalance problems in the training process have received more attention. It is a common paradigm in object detection frameworks to perform multi-scale detection. However, each scale is treated equally during training. In this paper, we carefully study the objective imbalance of multi-scale detector training. We argue that the loss in each scale level is neither equally important nor independent. Different from the existing solutions of setting multi-task weights, we dynamically optimize the loss weight of each scale level in the training process. Specifically, we propose an Adaptive Variance Weighting (AVW) to balance multi-scale loss according to the statistical variance. Then we develop a novel Reinforcement Learning Optimization (RLO) to decide the weighting scheme probabilistically during training. The proposed dynamic methods make better utilization of multi-scale training loss without extra computational complexity and learnable parameters for backpropagation. Experiments show that our approaches can consistently boost the performance over various baseline detectors on Pascal VOC and MS COCO benchmark.
• Abstract（参考訳）: 高度なモデルアーキテクチャによる物体検出性能の継続的な向上により、トレーニングプロセスにおける不均衡問題に注目が集まっている。 オブジェクト検出フレームワークでは、マルチスケール検出を行うための共通のパラダイムである。 しかし、各スケールはトレーニング中に等しく扱われる。 本稿では,マルチスケール検出器訓練の客観的不均衡を慎重に検討する。 各スケールレベルの損失は等しく重要でも独立でもないと我々は主張する。 マルチタスク重み設定の既存のソリューションとは異なり、トレーニングプロセスにおける各スケールレベルの損失重量を動的に最適化する。 具体的には, 適応可変重み付け (AVW) を提案し, 統計的分散に応じて多スケール損失のバランスをとる。 そして,学習中の重み付けスキームを確率的に決定する新しい強化学習最適化(rlo)を開発した。 提案する動的手法は,計算量や学習可能なパラメータを必要とせず,マルチスケールの学習損失をより有効活用する。 実験により,Pascal VOC および MS COCO ベンチマークにおける各種ベースライン検出器の性能を継続的に向上できることが示された。

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