論文の概要: Equalized Focal Loss for Dense Long-Tailed Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02593v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 18:35:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-10 14:45:24.147056
• Title: Equalized Focal Loss for Dense Long-Tailed Object Detection
• Title（参考訳）: 高密度長尾物体検出のための等化焦点損失
• Authors: Bo Li, Yongqiang Yao, Jingru Tan, Gang Zhang, Fengwei Yu, Jianwei Lu, Ye Luo
• Abstract要約: ワンステージ検出器は、簡単にデプロイできるシンプルで高速なパイプラインを持っているため、業界で広く普及している。 本稿では,一段検知器が長期のシナリオで良好に機能するかどうかを考察する。 正および負のサンプルの損失寄与を再均衡させる等化焦点損失(EFL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.89136305755172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent success of long-tailed object detection, almost all long-tailed object detectors are developed based on the two-stage paradigm. In practice, one-stage detectors are more prevalent in the industry because they have a simple and fast pipeline that is easy to deploy. However, in the long-tailed scenario, this line of work has not been explored so far. In this paper, we investigate whether one-stage detectors can perform well in this case. We discover the primary obstacle that prevents one-stage detectors from achieving excellent performance is: categories suffer from different degrees of positive-negative imbalance problems under the long-tailed data distribution. The conventional focal loss balances the training process with the same modulating factor for all categories, thus failing to handle the long-tailed problem. To address this issue, we propose the Equalized Focal Loss (EFL) that rebalances the loss contribution of positive and negative samples of different categories independently according to their imbalance degrees. Specifically, EFL adopts a category-relevant modulating factor which can be adjusted dynamically by the training status of different categories. Extensive experiments conducted on the challenging LVIS v1 benchmark demonstrate the effectiveness of our proposed method. With an end-to-end training pipeline, EFL achieves 29.2% in terms of overall AP and obtains significant performance improvements on rare categories, surpassing all existing state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/ModelTC/EOD.
• Abstract（参考訳）: 近年のロングテール物体検出の成功にもかかわらず、ほぼ全てのロングテール物体検出器は2段階のパラダイムに基づいて開発されている。 実際には、ワンステージ検出器はデプロイが容易なシンプルで高速なパイプラインを持っているため、業界でより普及しています。 しかし、ロングテールのシナリオでは、この一連の作業はまだ検討されていない。 本稿では,この場合,一段検出器が良好に機能するかどうかを考察する。 一段検出器が優れた性能を発揮するのを防ぐ主な障害は、長い尾のデータ分布の下で、カテゴリーが様々な正負の不均衡問題に悩まされることである。 従来の焦点損失は、すべてのカテゴリーで同じ変調係数でトレーニングプロセスのバランスを保ち、長い尾の問題を処理できない。 この問題に対処するために,不均衡度に応じて異なるカテゴリの正および負のサンプルの損失寄与を再均衡させる等化焦点損失(EFL)を提案する。 具体的には、eflは、異なるカテゴリのトレーニングステータスによって動的に調整できるカテゴリ関連変調因子を採用する。 LVIS v1ベンチマークで行った大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。 エンドツーエンドのトレーニングパイプラインにより、eflは全体のapで29.2%を達成し、既存のすべての最先端メソッドを上回って、まれなカテゴリで大幅なパフォーマンス向上を達成している。 コードはhttps://github.com/ModelTC/EOD.comで公開されている。

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