論文の概要: Localization with Sampling-Argmax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08825v1
• Date: Sun, 17 Oct 2021 13:56:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 14:31:42.637824
• Title: Localization with Sampling-Argmax
• Title（参考訳）: サンプリングargmaxによる局在化
• Authors: Jiefeng Li, Tong Chen, Ruiqi Shi, Yujing Lou, Yong-Lu Li, Cewu Lu
• Abstract要約: 本稿では,確率マップの形状に暗黙の制約を課す識別可能な訓練法であるサンプリング-argmaxを提案する。 サンプリング・argmaxは,様々な局所化タスクにおける従来のソフト・argmax操作をシームレスに置き換えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.408767601013786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Soft-argmax operation is commonly adopted in detection-based methods to localize the target position in a differentiable manner. However, training the neural network with soft-argmax makes the shape of the probability map unconstrained. Consequently, the model lacks pixel-wise supervision through the map during training, leading to performance degradation. In this work, we propose sampling-argmax, a differentiable training method that imposes implicit constraints to the shape of the probability map by minimizing the expectation of the localization error. To approximate the expectation, we introduce a continuous formulation of the output distribution and develop a differentiable sampling process. The expectation can be approximated by calculating the average error of all samples drawn from the output distribution. We show that sampling-argmax can seamlessly replace the conventional soft-argmax operation on various localization tasks. Comprehensive experiments demonstrate the effectiveness and flexibility of the proposed method. Code is available at https://github.com/Jeff-sjtu/sampling-argmax
• Abstract（参考訳）: Soft-argmax操作は、ターゲット位置を異なる方法でローカライズする検出ベースの手法で一般的に採用されている。 しかし、ソフトargmaxでニューラルネットワークをトレーニングすると、確率マップの形が拘束されない。 その結果、トレーニング中にマップを通してピクセル単位での監視が欠如し、パフォーマンスが低下する。 本研究では,局所化誤差の期待を最小化して,確率マップの形状に暗黙の制約を課す,微分可能な学習法であるサンプリング・argmaxを提案する。 そこで本研究では,出力分布を連続的に定式化し,微分可能なサンプリングプロセスを開発する。 予測は、出力分布から引き出された全てのサンプルの平均誤差を計算することで近似することができる。 サンプリング-argmaxは,従来のソフトargmax操作を様々な局所化タスクでシームレスに置き換えることができることを示す。 総合実験により,提案手法の有効性と柔軟性が実証された。 コードはhttps://github.com/Jeff-sjtu/sampling-argmaxで入手できる。

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