Abstrakt. Moderna CNN-baserade objektdetektorer förlitar sig på att begränsa låda regression och icke-maximal dämpning för att lokalisera objekt. Sannolikheten för klassetiketter återspeglar naturligtvis klassificeringskonfident, medan lokaliseringskonfident saknas. Detta gör att ordentligt lokaliserade avgränsande lådor degenereras under iterativ regression eller till och med undertryckt under NMS. I tidningen föreslår vi IoU-Net lärande för att förutsäga IoU mellan varje upptäckt avgränsande låda och matchad mark-sanning. Nätverket förvärvar detta förtroende för lokalisering, vilket förbättrar NMS-förfarandet genom att bevara exakt lokaliserade avgränsade lådor. Dessutom föreslås en optimeringsbaserad begränsningsboxförfiningsmetod, där det förutsagda IoU formuleras som mål. Omfattande experiment på MS-COCO dataset visar effektiviteten av IoU-Net, samt dess kompatibilitet med och anpassningsförmåga till flera toppmoderna objekt detektorer.
På samma sätt lägger IoU-Net REF till en IoU-förutsägelsegren parallellt med klassificerings- och lokaliseringsgrenarna för att förutsäga IoU för varje upptäckt och den förutsagda IoU är i hög grad korrelerad med lokaliseringsnoggrannheten.
Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}