論文の概要: Optimal Correction Cost for Object Detection Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14438v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 01:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 15:36:46.663440
• Title: Optimal Correction Cost for Object Detection Evaluation
• Title（参考訳）: 物体検出評価のための最適補正コスト
• Authors: Mayu Otani, Riku Togashi, Yuta Nakashima, Esa Rahtu, Janne Heikkil\"a, Shin'ichi Satoh
• Abstract要約: 画像レベルの検出精度を評価するための最適補正コスト(OCコスト)を提案する。 OCコストは、精度の尺度として真実を根拠として検出を補正するコストを計算する。 私たちのゴールは、mAPをOCコストで置き換えるのではなく、別の側面から検出器を評価するための追加ツールを提供することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.72860357224619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mean Average Precision (mAP) is the primary evaluation measure for object detection. Although object detection has a broad range of applications, mAP evaluates detectors in terms of the performance of ranked instance retrieval. Such the assumption for the evaluation task does not suit some downstream tasks. To alleviate the gap between downstream tasks and the evaluation scenario, we propose Optimal Correction Cost (OC-cost), which assesses detection accuracy at image level. OC-cost computes the cost of correcting detections to ground truths as a measure of accuracy. The cost is obtained by solving an optimal transportation problem between the detections and the ground truths. Unlike mAP, OC-cost is designed to penalize false positive and false negative detections properly, and every image in a dataset is treated equally. Our experimental result validates that OC-cost has better agreement with human preference than a ranking-based measure, i.e., mAP for a single image. We also show that detectors' rankings by OC-cost are more consistent on different data splits than mAP. Our goal is not to replace mAP with OC-cost but provide an additional tool to evaluate detectors from another aspect. To help future researchers and developers choose a target measure, we provide a series of experiments to clarify how mAP and OC-cost differ.
• Abstract（参考訳）: 平均精度 (mAP) は物体検出の主評価指標である。 オブジェクト検出には幅広い応用があるが、mapはランク付けされたインスタンス検索の性能の観点から検出器を評価する。 このような評価タスクの仮定は下流タスクには適さない。 下流課題と評価シナリオとのギャップを緩和するため,画像レベルでの検出精度を評価する最適補正コスト(oc-cost)を提案する。 OCコストは、精度の尺度として真実を根拠として検出を補正するコストを計算する。 このコストは、検出と基底真理の間の最適な輸送問題を解決することで得られる。 mAPとは異なり、OCコストは偽陽性と偽陰性検出を適切にペナルティ化するように設計されており、データセット内のすべてのイメージは等しく扱われる。 実験の結果, ocコストは, 評価基準,すなわち1つの画像の地図よりも, 人間の好みに合致することがわかった。 また,ocコストによる検出者のランキングは,マップと異なるデータ分割により一貫性があることを示す。 我々の目標は、mAPをOCコストで置き換えるのではなく、別の側面から検出器を評価するための追加ツールを提供することです。 将来の研究者や開発者が対象尺度を選択するのを助けるために,mAPとOCコストの違いを明らかにする一連の実験を行った。

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