論文の概要: Towards Rotation Invariance in Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13488v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 04:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 00:34:34.935595
• Title: Towards Rotation Invariance in Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出における回転不変性に向けて
• Authors: Agastya Kalra, Guy Stoppi, Bradley Brown, Rishav Agarwal and Achuta Kadambi
• Abstract要約: 本研究では,ボックスラベル回転のデファクト法であるLargest Box Methodが,非常に大きなラベルを生成することを示す。 数行のコードで実装可能な回転増強法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.235602417651423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Rotation augmentations generally improve a model's invariance/equivariance to rotation - except in object detection. In object detection the shape is not known, therefore rotation creates a label ambiguity. We show that the de-facto method for bounding box label rotation, the Largest Box Method, creates very large labels, leading to poor performance and in many cases worse performance than using no rotation at all. We propose a new method of rotation augmentation that can be implemented in a few lines of code. First, we create a differentiable approximation of label accuracy and show that axis-aligning the bounding box around an ellipse is optimal. We then introduce Rotation Uncertainty (RU) Loss, allowing the model to adapt to the uncertainty of the labels. On five different datasets (including COCO, PascalVOC, and Transparent Object Bin Picking), this approach improves the rotational invariance of both one-stage and two-stage architectures when measured with AP, AP50, and AP75. The code is available at \url{https://github.com/akasha-imaging/ICCV2021}.
• Abstract（参考訳）: 回転増強は一般に、オブジェクト検出を除いて、モデルの回転に対する不変/等価性を改善する。 物体検出では形状が分かっていないため、回転はラベルの曖昧さを生み出す。 ボックスラベルローテーションのデファクト法であるLargest Box Methodは,非常に大きなラベルを生成することで,性能が低下し,ローテーションを全く使わない場合よりも性能が低下することを示す。 本稿では,数行のコードで実装可能な回転拡張法を提案する。 まず,ラベル精度の微分可能近似を作成し,楕円を囲む境界ボックスの軸配向が最適であることを示す。 次に、Rotation Uncertainty (RU) Lossを導入し、モデルがラベルの不確実性に適応できるようにする。 このアプローチは、COCO、PascalVOC、Transparent Object Bin Pickingを含む5つの異なるデータセットにおいて、AP、AP50、AP75で測定された1段アーキテクチャと2段アーキテクチャの回転不変性を改善する。 コードは \url{https://github.com/akasha-imaging/iccv2021} で入手できる。

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