Moderna CNN-baserade objektdetektorer tilldelar ankare för mark-truth objekt under begränsningen av objekt-anchor intersektion-over-Unit (IoU). I den här studien föreslår vi en metod för att lära sig att mäta sig med varandra för att bryta IoU-begränsningen, vilket gör det möjligt för objekt att matcha ankare på ett flexibelt sätt. Vårt tillvägagångssätt, kallat FreeAnchor, uppdaterar handgjorda ankaruppdrag till "fri" ankarmatchning genom att formulera detektorutbildning som en maximal sannolikhetsbedömning (MLE) procedur. FreeAnchor mål på lärande funktioner som bäst förklara en klass av objekt i termer av både klassificering och lokalisering. FreeAnchor implementeras genom att optimera detektionsanpassad sannolikhet och kan kombineras med CNN-baserade detektorer på ett plug-and-play-sätt. Experiment på MS-COCO visar att FreeAnchor konsekvent överträffar motparterna med betydande marginaler. 1................................................................
AnchorFree REF förbättrade ankaret till mark-sanningen matchningsprocessen genom att formulera problemet som en maximal sannolikhet uppskattning (MLE).
FreeAnchor: Learning to Match Anchors for Visual Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}