論文の概要: Confidence-driven Bounding Box Localization for Small Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01803v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 09:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 15:32:38.135381
• Title: Confidence-driven Bounding Box Localization for Small Object Detection
• Title（参考訳）: 小物体検出のための信頼駆動バウンディングボックス位置決め
• Authors: Huixin Sun, Baochang Zhang, Yanjing Li, Xianbin Cao
• Abstract要約: 信頼性駆動型バウンディングボックスローカライゼーション(C-BBL)法を提案する。 C-BBLは連続ラベルをグリッドに量子化し、2ホット基底の真理ラベルを定式化する。 異なるラベルシステムに対するC-BBLの一般化可能性と高分解能検出の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.906712428887147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite advancements in generic object detection, there remains a performance gap in detecting small objects compared to normal-scale objects. We for the first time observe that existing bounding box regression methods tend to produce distorted gradients for small objects and result in less accurate localization. To address this issue, we present a novel Confidence-driven Bounding Box Localization (C-BBL) method to rectify the gradients. C-BBL quantizes continuous labels into grids and formulates two-hot ground truth labels. In prediction, the bounding box head generates a confidence distribution over the grids. Unlike the bounding box regression paradigms in conventional detectors, we introduce a classification-based localization objective through cross entropy between ground truth and predicted confidence distribution, generating confidence-driven gradients. Additionally, C-BBL describes a uncertainty loss based on distribution entropy in labels and predictions to further reduce the uncertainty in small object localization. The method is evaluated on multiple detectors using three object detection benchmarks and consistently improves baseline detectors, achieving state-of-the-art performance. We also demonstrate the generalizability of C-BBL to different label systems and effectiveness for high resolution detection, which validates its prospect as a general solution.
• Abstract（参考訳）: 汎用オブジェクト検出の進歩にもかかわらず、通常のスケールオブジェクトと比較して小さなオブジェクトを検出する場合のパフォーマンスギャップは残っている。 我々は,既存のバウンディングボックス回帰法が小さな物体に対して歪んだ勾配を生じさせる傾向にあり,正確な位置推定ができないことを初めて観察した。 この問題に対処するために,信頼性駆動型バウンディングボックスローカライゼーション(C-BBL)法を提案する。 C-BBLは連続ラベルをグリッドに量子化し、2ホット基底の真理ラベルを定式化する。 予測において、バウンディングボックスヘッドはグリッド上の信頼分布を生成する。 従来の検出器における境界ボックス回帰パラダイムとは異なり、基底真理と予測信頼分布の相互エントロピーによる分類に基づく局所化目標を導入し、信頼性駆動勾配を生成する。 さらに、C-BBLは、ラベルの分布エントロピーに基づく不確実性損失を記述し、小さなオブジェクトのローカライゼーションにおける不確実性をさらに低減するために予測する。 この手法は3つの物体検出ベンチマークを用いて複数の検出器で評価され、ベースライン検出器を一貫して改善し、最先端の性能を達成する。 また,C-BBLの異なるラベルシステムへの一般化可能性や高分解能検出の有効性を実証し,一般解としての可能性を検証する。

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