論文の概要: Towards Balanced Learning for Instance Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10175v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 13:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 15:40:25.942031
• Title: Towards Balanced Learning for Instance Recognition
• Title（参考訳）: インスタンス認識のためのバランス学習に向けて
• Authors: Jiangmiao Pang, Kai Chen, Qi Li, Zhihai Xu, Huajun Feng, Jianping Shi, Wanli Ouyang, Dahua Lin
• Abstract要約: 本稿では,インスタンス認識のためのバランス学習のためのフレームワークであるLibra R-CNNを提案する。 IoUバランスのサンプリング、バランスの取れた特徴ピラミッド、客観的再重み付けをそれぞれ統合し、サンプル、特徴、客観的レベルの不均衡を低減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 149.76724446376977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instance recognition is rapidly advanced along with the developments of various deep convolutional neural networks. Compared to the architectures of networks, the training process, which is also crucial to the success of detectors, has received relatively less attention. In this work, we carefully revisit the standard training practice of detectors, and find that the detection performance is often limited by the imbalance during the training process, which generally consists in three levels - sample level, feature level, and objective level. To mitigate the adverse effects caused thereby, we propose Libra R-CNN, a simple yet effective framework towards balanced learning for instance recognition. It integrates IoU-balanced sampling, balanced feature pyramid, and objective re-weighting, respectively for reducing the imbalance at sample, feature, and objective level. Extensive experiments conducted on MS COCO, LVIS and Pascal VOC datasets prove the effectiveness of the overall balanced design.
• Abstract（参考訳）: インスタンス認識は、様々な深い畳み込みニューラルネットワークの開発とともに急速に進歩している。 ネットワークのアーキテクチャと比較すると、検知器の成功に欠かせないトレーニングプロセスは、比較的注目を集めていない。 本研究は,検出器の標準訓練実践を再考し,通常,試料レベル,特徴レベル,目標レベルという3つのレベルから構成されるトレーニングプロセスにおいて,検出性能が不均衡によって制限されることが多かった。 そこで本研究では,インスタンス認識のためのバランスのとれた学習のための簡易かつ効果的なフレームワークであるlibra r-cnnを提案する。 IoUバランスのサンプリング、バランスの取れた特徴ピラミッド、および目的の再重み付けを統合し、サンプル、特徴、目的レベルの不均衡を軽減する。 ms coco、lvis、pascal vocデータセットを用いた広範な実験により、全体的なバランス設計の有効性が証明された。

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