論文の概要: Focaler-IoU: More Focused Intersection over Union Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10525v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 07:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 16:45:03.161783
• Title: Focaler-IoU: More Focused Intersection over Union Loss
• Title（参考訳）: 独Focaler-IoU:「ユニオン・ロス」に注目
• Authors: Hao Zhang, Shuaijie Zhang
• Abstract要約: 境界ボックスの回帰は、オブジェクト検出の分野において重要な役割を果たす。 困難で簡単なサンプル分布が回帰結果に与える影響を解析した。 我々は,異なる検出タスクにおける検出性能を向上させるFocaler-IoUを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8666339171606445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bounding box regression plays a crucial role in the field of object detection, and the positioning accuracy of object detection largely depends on the loss function of bounding box regression. Existing researchs improve regression performance by utilizing the geometric relationship between bounding boxes, while ignoring the impact of difficult and easy sample distribution on bounding box regression. In this article, we analyzed the impact of difficult and easy sample distribution on regression results, and then proposed Focaler-IoU, which can improve detector performance in different detection tasks by focusing on different regression samples. Finally, comparative experiments were conducted using existing advanced detectors and regression methods for different detection tasks, and the detection performance was further improved by using the method proposed in this paper.Code is available at \url{https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU}.
• Abstract（参考訳）: 境界箱回帰は物体検出の分野において重要な役割を担い、物体検出の位置決め精度は境界箱回帰の損失関数に大きく依存する。 既往の研究は, 境界ボックス間の幾何学的関係を生かし, 困難かつ簡単なサンプル分布が境界ボックスの回帰に与える影響を無視して, 回帰性能を向上させる。 本稿では, 困難で簡単な試料分布が回帰結果に与える影響を解析し, 異なる回帰サンプルに着目し, 異なる検出タスクにおける検出性能を向上させるFocaler-IoUを提案する。 最後に, 既存の高度検出器と回帰法を用いて, 異なる検出タスクに対して比較実験を行い, 本論文で提案する手法を用いて検出性能をさらに向上させた。

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