論文の概要: Boundary Distribution Estimation for Precise Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01396v2
• Date: Wed, 19 Jul 2023 08:55:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 18:32:12.478872
• Title: Boundary Distribution Estimation for Precise Object Detection
• Title（参考訳）: 高精度物体検出のための境界分布推定
• Authors: Peng Zhi, Haoran Zhou, Hang Huang, Rui Zhao, Rui Zhou and Qingguo Zhou
• Abstract要約: オブジェクト検出の分野では、オブジェクトのローカライゼーションのタスクは、バウンディングボックスのレグレッションに重点を置いて達成されるのが一般的である。 これは伝統的に、ボックスの中央の位置とスケーリング要素を後退させることで、オブジェクトの位置を予測する。 本稿では,従来の手法の欠点を理論的解析と実験的検証によって解決する。 本手法は,物体の境界における推定分布に基づいてボックスエッジを精製することにより,境界ボックスの局所化の精度を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.247010914825971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the field of state-of-the-art object detection, the task of object localization is typically accomplished through a dedicated subnet that emphasizes bounding box regression. This subnet traditionally predicts the object's position by regressing the box's center position and scaling factors. Despite the widespread adoption of this approach, we have observed that the localization results often suffer from defects, leading to unsatisfactory detector performance. In this paper, we address the shortcomings of previous methods through theoretical analysis and experimental verification and present an innovative solution for precise object detection. Instead of solely focusing on the object's center and size, our approach enhances the accuracy of bounding box localization by refining the box edges based on the estimated distribution at the object's boundary. Experimental results demonstrate the potential and generalizability of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 最先端のオブジェクト検出の分野では、オブジェクトのローカライゼーションのタスクは通常、境界ボックス回帰を強調する専用のサブネットによって行われる。 このサブネットは伝統的に、ボックスの中心位置とスケーリング係数を後退させることで、オブジェクトの位置を予測する。 このアプローチが広く採用されているにもかかわらず、ローカライゼーションの結果はしばしば欠陥に悩まされ、不満足な検出性能がもたらされる。 本稿では,従来の手法の欠点を理論的解析と実験的検証を通じて解決し,高精度物体検出のための革新的な解法を提案する。 対象の中心と大きさにのみ焦点をあてるのではなく、対象の境界における推定分布に基づいてボックスエッジを精製することにより、境界ボックスの局所化の精度を高める。 実験により提案手法の可能性と一般化性を示す。

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