person 0.90 person 0.83 person 0.90 person 0.69 person 0.68 8 68 på 0.68 son 0.68 person 0.57 person 0.69 skidor 0.59 s 9 son 0.69 s person 0.53 person 0 son 0 son 0 son 0 3.53.5 person 0.53 a: RetinaNet (anchor-based, ResNeXt-101) b: Vår (anchor-based + FSAF, ResNet-50) Figur 1: Kvalitativa resultat av det ankarbaserade RetinaNet [22] med hjälp av kraftfull ResNeXt-101 (vänster) och vår detektor med ytterligare FSAF modul med bara ResNet-50 (höger) under samma tränings- och testskala. Vår FSAF-modul hjälper till att upptäcka hårda föremål som små person- och flatskidor med ett mindre kraftfullt stamnät. Se figur 7 för fler exempel. Vi motiverar och presenterar selektiv förankringsfri (FSAF) modul, en enkel och effektiv byggsten för enshot objektdetektorer. Den kan anslutas till enshotsdetektorer med funktionspyramidstruktur. FSAF-modulen behandlar två begränsningar som tagits upp av den konventionella ankarbaserade detektionen: 1) heuristiskt styrd funktionsval; 2) överlappande förankringsprovtagning. Det allmänna konceptet för FSAF-modulen är online-funktionsval som tillämpas på utbildning av ankarfria grenar på flera nivåer. Specifikt är en ankarfri gren ansluten till varje nivå av funktionen pyramid, vilket tillåter ruta kodning och avkodning på det ankarfria sättet på en godtycklig nivå. Under träningen tilldelar vi dynamiskt varje instans den mest lämpliga funktionsnivån. Vid tidpunkten för slutsatsen kan FSAF-modulen arbeta självständigt eller tillsammans med ankarbaserade grenar. Vi omedelbart detta koncept med enkla implementationer av ankarfria grenar och online funktion urvalsstrategi. Experimentella resultat på COCO-detektionsspåret visar att vår FSAF-modul presterar bättre än ankarbaserade motsvarigheter samtidigt som den är snabbare. När man arbetar tillsammans med ankarbaserade filialer förbättrar FSAF-modulen kraftigt basvärdet RetinaNet med stor marginal under olika inställningar, samtidigt som man inför nästan gratis inference overhead. Och den resulterande bästa modellen kan uppnå en state-of-the-art 44,6% mAP, överträffa alla befintliga en-shot detektorer på COCO.
Zhu m.fl. REF presenterar en selektiv förankringsfri modul för att dynamiskt välja den lämpligaste funktionsnivån för varje instans.
Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}