論文の概要: Toward Minimal Misalignment at Minimal Cost in One-Stage and Anchor-Free Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08902v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 14:22:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 15:49:21.675210
• Title: Toward Minimal Misalignment at Minimal Cost in One-Stage and Anchor-Free Object Detection
• Title（参考訳）: ワンステージ・アンカーフリー物体検出における最小コストのミスアライメントに向けて
• Authors: Shuaizheng Hao, Hongzhe Liu, Ningwei Wang and Cheng Xu
• Abstract要約: 分類と回帰の分岐は、同じ規模と同じ空間的位置から特徴に対して異なる感受性を持つ。 本稿では,高い分類信頼点が高い回帰品質を持つという仮定に基づいて,点に基づく予測手法を提案する。 我々は,この現象を最小限のコストで解決することを目指しており,頭部ネットワークの微調整と,剛体ネットワークを置き換えた新しいラベル割り当て手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.486325109549893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Common object detection models consist of classification and regression branches, due to different task drivers, these two branches have different sensibility to the features from the same scale level and the same spatial location. The point-based prediction method, which is based on the assumption that the high classification confidence point has the high regression quality, leads to the misalignment problem. Our analysis shows, the problem is further composed of scale misalignment and spatial misalignment specifically. We aim to resolve the phenomenon at minimal cost: a minor adjustment of the head network and a new label assignment method replacing the rigid one. Our experiments show that, compared to the baseline FCOS, a one-stage and anchor-free object detection model, our model consistently get around 3 AP improvement with different backbones, demonstrating both simplicity and efficiency of our method.
• Abstract（参考訳）: 一般的なオブジェクト検出モデルは分類と回帰枝で構成され、タスクドライバによって異なるため、これら2つの枝は同じスケールレベルと同じ空間位置から特徴に対する感受性が異なる。 高い分類信頼点が高い回帰品質を持つという仮定に基づく点ベース予測法は,誤認識問題を引き起こす。 分析の結果,この問題は特にスケールミスと空間ミスアライメントで構成されていることがわかった。 我々は,ヘッドネットワークの微調整と,新しいラベル割り当て方式により,最小限のコストでこの現象を解消することを目指している。 実験の結果,一段階およびアンカーフリーの物体検出モデルであるfcosと比較して,異なるバックボーンを持つ3つのap改善が一貫して得られ,単純さと効率性が実証された。

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