論文の概要: Directly Optimizing IoU for Bounding Box Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07256v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 17:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 12:49:32.222598
• Title: Directly Optimizing IoU for Bounding Box Localization
• Title（参考訳）: ボックスローカライゼーションにおけるIoUの直接最適化
• Authors: Mofassir ul Islam Arif, Mohsan Jameel, and Lars Schmidt-Thieme
• Abstract要約: 本稿では,バウンディングボックスに対するバウンディングボックスの検出を最大化する手法を提案する。 Smooth IoU法では、標準的なHuber損失よりもパフォーマンスが向上している。 オックスフォードIIIT、Udacityの自動運転車、PA Pets Union、VWFSの車両損傷データセットで評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.018156030818881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object detection has seen remarkable progress in recent years with the introduction of Convolutional Neural Networks (CNN). Object detection is a multi-task learning problem where both the position of the objects in the images as well as their classes needs to be correctly identified. The idea here is to maximize the overlap between the ground-truth bounding boxes and the predictions i.e. the Intersection over Union (IoU). In the scope of work seen currently in this domain, IoU is approximated by using the Huber loss as a proxy but this indirect method does not leverage the IoU information and treats the bounding box as four independent, unrelated terms of regression. This is not true for a bounding box where the four coordinates are highly correlated and hold a semantic meaning when taken together. The direct optimization of the IoU is not possible due to its non-convex and non-differentiable nature. In this paper, we have formulated a novel loss namely, the Smooth IoU, which directly optimizes the IoUs for the bounding boxes. This loss has been evaluated on the Oxford IIIT Pets, Udacity self-driving car, PASCAL VOC, and VWFS Car Damage datasets and has shown performance gains over the standard Huber loss.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の導入によって顕著な進歩を遂げている。 オブジェクト検出は、画像内のオブジェクトの位置とクラスの両方を正しく識別する必要があるマルチタスク学習問題である。 ここでの考え方は、接地と接地の境界箱の重なり合いを最大化することであり、すなわち連合の断面積(IoU)の予測である。 現在この領域で見られる作業の範囲では、IoUはHuber損失をプロキシとして利用することで近似されるが、この間接的手法はIoU情報を活用せず、バウンディングボックスを4つの独立無関係な回帰項として扱う。 これは、4つの座標が高い相関関係にあり、結合すると意味的な意味を持つ境界ボックスには当てはまらない。 iou の直接最適化は、その非凸かつ非微分可能性のため不可能である。 本稿では,IoU をバウンディングボックスに直接最適化する新しい損失 Smooth IoU を定式化した。 この損失はOxford IIIT Pets、Udacityの自動運転車、PASCAL VOC、VWFSの車両損傷データセットで評価され、標準的なハマー損失よりもパフォーマンスが向上した。

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