論文の概要: Confidence Propagation Cluster: Unleash Full Potential of Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00342v1
• Date: Wed, 1 Dec 2021 08:22:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 14:34:06.385028
• Title: Confidence Propagation Cluster: Unleash Full Potential of Object Detectors
• Title（参考訳）: Confidence Propagation Cluster: オブジェクト検出の完全な可能性
• Authors: Yichun Shen*, Wanli Jiang*, Zhen Xu, Rundong Li, Junghyun Kwon, Siyi Li
• Abstract要約: ほとんどのオブジェクト検出方法は、非最大抑圧(NMS)とSoft-NMSのような改良版を用いてオブジェクトを取得し、冗長なバウンディングボックスを除去する。 1) 信頼度が高いバウンディングボックスは, 基本トラストボックスと最大の重なりを持つ真の正ではなく, 2) 冗長ボックスには抑制が必要であり, 真の正の場合には信頼性向上も必要である, 3) 完全並列性を実現するためには, 信頼値で候補ボックスをソートする必要がなくなる,という3つの側面からNMSベースの手法に挑戦する。 本稿では,信念の伝播(BP)に触発されて提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.996530151621661
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has been a long history that most object detection methods obtain objects by using the non-maximum suppression (NMS) and its improved versions like Soft-NMS to remove redundant bounding boxes. We challenge those NMS-based methods from three aspects: 1) The bounding box with highest confidence value may not be the true positive having the biggest overlap with the ground-truth box. 2) Not only suppression is required for redundant boxes, but also confidence enhancement is needed for those true positives. 3) Sorting candidate boxes by confidence values is not necessary so that full parallelism is achievable. In this paper, inspired by belief propagation (BP), we propose the Confidence Propagation Cluster (CP-Cluster) to replace NMS-based methods, which is fully parallelizable as well as better in accuracy. In CP-Cluster, we borrow the message passing mechanism from BP to penalize redundant boxes and enhance true positives simultaneously in an iterative way until convergence. We verified the effectiveness of CP-Cluster by applying it to various mainstream detectors such as FasterRCNN, SSD, FCOS, YOLOv3, YOLOv5, Centernet etc. Experiments on MS COCO show that our plug and play method, without retraining detectors, is able to steadily improve average mAP of all those state-of-the-art models with a clear margin from 0.2 to 1.9 respectively when compared with NMS-based methods. Source code is available at https://github.com/shenyi0220/CP-Cluster
• Abstract（参考訳）: ほとんどのオブジェクト検出手法が非最大抑圧(NMS)とSoft-NMSのような改良版を使って冗長な境界ボックスを除去することでオブジェクトを得るのは、長い歴史がある。 我々は3つの側面からNMSベースの手法に挑戦する。 1) 最も信頼度の高いバウンディングボックスは、接地箱と最大の重なりを持つ真の正ではないかもしれない。 2) 冗長箱には抑制が要求されるだけでなく, 真の正の場合には信頼性向上も必要である。 3)完全並列性を実現するために,信頼度値による候補ボックスのソートは不要である。 本稿では,信条伝播(bp)に触発されて,完全並列化と精度向上を両立したnms法を代替する信頼度伝播クラスタ(cp-cluster)を提案する。 CP-Clusterでは、BPからメッセージパッシング機構を借りて冗長ボックスをペナル化し、収束までの反復的な方法で真の正を同時に強化する。 我々は, 高速RCNN, SSD, FCOS, YOLOv3, YOLOv5, Centernetなどの主流検出器に適用することでCP-Clusterの有効性を検証した。 ms cocoにおける実験では、検出器を再訓練することなく、これらの最先端モデルの平均マップを、それぞれ0.2から1.9の明確なマージンで着実に改善できることを示した。 ソースコードはhttps://github.com/shenyi0220/CP-Clusterで入手できる。

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