Figur 1: I datauppsättningar för objektdetektering har de fält som begränsar markens sanning inneboende tvetydigheter i vissa fall. Den begränsande lådan regressor förväntas få mindre förlust från tvetydiga avgränsande lådor med vår KL Loss. a)c) De tvetydigheter som införts genom felaktig märkning. b) De tvetydigheter som uppstår genom ocklusion. (d) Själva objektgränsen är tvetydig. Det är oklart var den vänstra gränsen av tåget är eftersom trädet delvis ockluderas. (bättre sedd i färg) Storskaliga objektdetekteringsdata (t.ex. MS-COCO) försöker definiera de sanningsbegränsande rutorna på marken så tydliga som möjligt. Vi konstaterar dock att oklarheter fortfarande införs när de avgränsande lådorna märks. I det här dokumentet föreslår vi en ny gränsande låda regressionsförlust för att lära gränsbox transformation och lokalisering varians tillsammans. Vår förlust förbättrar avsevärt lokaliseringen av olika arkitekturer med nästan ingen ytterligare beräkning. Den lärda localization variansen gör att vi kan slå samman angränsande avgränsande lådor under icke-maximal suppression (NMS), vilket ytterligare förbättrar lokaliseringen prestanda. På MS-COCO ökar vi den genomsnittliga precisionen (AP) för VGG-16 Snabbare R-CNN från 23,6% till 29,1%. Ännu viktigare, för ResNet-50-FPN Mask R-CNN, vår metod förbättrar AP och AP 90 med 1,8% respektive 6,2%, vilket avsevärt överträffar tidigare toppmoderna liming box förfiningsmetoder. Våra koder och modeller finns på github.com/yihui-he/KL-Loss
Han et al REF modellerade den avgränsande rutan som Gaussisk distribution för förbättrad lokalisering.
Bounding Box Regression With Uncertainty for Accurate 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']}