Sleep like a pillow

Deep Learning関係の話。

物体検出

論文読み TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection

論文リンク arxiv.org 実装リンク github.com どんなもの? CVPR 2021。 物体検出では、分類と位置推定の2つのサブタスクを学習するが、2つのタスクに最適なアンカーが空間的にずれていることがある。 例えば、下図の上段のようにATSSでは、ダイニングテーブ…

論文読み Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive (ATSS: Adaptive Training Sample Selection)

論文リンク arxiv.org 実装リンク github.com どんなもの? CVPR 2020。 物体検出におけるアンカーベースとアンカーフリーの本質的な違いは、学習サンプルのpositive/negativeを選択方法の違いにあることを示した。 アンカーベースのRetinaNetとアンカーフリ…

論文読み FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

論文リンク arxiv.org 実装リンク tinyurl.com どんなもの? ICCV 2019。 アンカーフリーな物体検出手法のFCOSを提案。 MS COCOにおいて、従来のCenterNetなどのアンカーフリー手法や、RetinaNetなどのアンカーベース手法をはるかに凌駕するAP 44.7%を達成。…

Consistency-based Semi-supervised Learning for Object Detection

http://papers.nips.cc/paper/9259-consistency-based-semi-supervised-learning-for-object-detection.pdf どんなもの? ラベル付きデータとラベル無しデータを用いた半教師あり学習による物体検出手法。 通常の物体検出の分類と位置推定の学習に加えて、オ…

Dense RepPoints: Representing Visual Objects with Dense Point Sets

arxiv.org どんなもの? 新しい物体表現としてDense RepPointsを提案。物体の外観と形状を柔軟かつ詳細にモデリングする。 バウンディングボックスによるlocalizationと特徴抽出は粗めに行われるのに対して、Dense RepPointsでは物体の意味的かつ幾何学的に…

RepPoints: Point Set Representation for Object Detection

arxiv.org github.com どんなもの? 近年の物体検出器はバウンディングボックス(アンカーなど)にかなり依存している。 バウンディングボックスは便利だが、得られる物体の位置情報は粗く、それに応じて物体特徴の抽出も粗くなってしまう。 本論文では、より…

論文読み EXTD: Extremely Tiny Face Detector via Iterative Filter Reuse

どんなもの? パラメータ数が0.1M以下の非常に軽量なmulti-scale face detectorのEXTDを提案。精度も大規模なdetectorに匹敵。 multi-scale detectorはbackbone network中のマルチスケールの特徴マップを必要とするが、EXTDでは異なるスケール間でパラメータ…

論文読み Objects as Points (CenterNet)

arxiv.org 著者による実装 github.com 3D detectionとポーズ推定についても追々まとめます。 どんなもの? 従来の物体検出手法では、潜在的な物体位置を網羅的に列挙しそれぞれを分類することで検出を行うが、無駄が多く非効率でNMSなどの後処理を必要とする…

論文読み Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

arxiv.org どんなもの? Intersection over Union (IoU)は物体検出タスクにおいて、もっともよく使われる評価指標。 bounding box推定の学習によく用いられるregression lossの最適化と、IoUの最大化の間にはギャップがある。 そのため、IoUをlossとして使う…