Vi studerar robustheten av objektdetektion under närvaro av saknade annoteringar. I denna inställning kommer de omärkta objekten att behandlas som bakgrund, vilket kommer att generera en felaktig träningssignal för detektorn. Intressant, vi observerar att efter att släppa 30% av kommentarerna (och märka dem som bakgrund), prestanda CNN-baserade objekt detektorer som Faster-RCNN bara sjunker med 5% på PASCAL VOC dataset. Vi ger en detaljerad förklaring till detta resultat. För att ytterligare överbrygga prestandagapet föreslår vi en enkel men effektiv lösning, kallad Soft Sampling. Mjuk provtagning återviktar lutningarna av RoIs som en funktion av överlappning med positiva fall. Detta säkerställer att de osäkra bakgrundsregionerna får en mindre vikt jämfört med de hårdnegativa. Omfattande experiment på botade PASCAL VOC dataset visar effektiviteten av den föreslagna Soft Sampling metod vid olika annotering fallhastigheter. Slutligen visar vi att på OpenImagesV3, som är en verklig datauppsättning med saknade annoteringar, överträffar Soft Sampling standardvärden för detektion med över 3 %.
REF noterade en liten men märkbar skillnad i prestanda när noteringar saknas, och införde en mjuk provtagning så att osäkra bakgrundsområden får en mindre vikt jämfört med den hårda negativa bakgrunden.
Soft Sampling for Robust Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}