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.
Nyligen, IoU-Net REF föreslår att lära IoU mellan den förutsagda gräns rutan och marken sanningen gränsande rutan.
Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}