AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detectionarxiv.org/pdf/2008.07294.pdf 前言 作者依然针对one-stage物体检测模型loss进行设计,该类框架主要问题便是anchor的正负不均衡,之前也有很多工作针对该问题进行loss上的设计Focal loss,Balance Loss,OHEM等,本文作者提供了一个新的思路,即直接使用排序(ranking)方法...
开源| CVPR2020 | AP-loss显著提高单阶目标检测器的性能 单阶段目标检测器存在严重的前、后目标不平衡问题,主要是由于单阶段目标检测器通过同时优化分类-损失和定位-损失来训练,而anchor的数量很大造成的。为解决这一问题,本文提出了一种新的框架,将单级检测器中的分类任务替换为排序任务,并采用平均精度损失(AP-lo...
AP-loss 可以从一个 batch 中获得,也可以从具有多个 anchor 的单个图像中获得。 假设一个极端情况:我们的检测器可以同时预测 I1和I2的完美ranking,但是 I1的最低得分都比 I2的最高得分高,这就是两个图像的 “score-shift”,所以当单独计算每个图像的 AP-loss 时,会出现检测效果较差的情况。 计算一个 mini...
论文名称:AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection 原文作者:Kean Chen 内容提要 单级目标检测器是通过同时优化分类损失和定位损失来训练的,分类损失和定位损失的目标检测器由于锚点数量多,存在着非常严重的前-背景类不平衡问题。为了缓解了这一问题,本文提出了一种新的框架,将单级检测器中的分类任务替换为...
Towards Accurate One-Stage Object Detection with AP-Loss 一. 论文简介 笔者部分不理解,仅记录自己理解部分。 解决目标检测(一阶段)样本不均衡问题,统一loss 和评价指标直接联系。 主要做的贡献如下(可能之前有人已提出): 设计一个AP-Loss(包括前向和后向传播) ...
1AP-Loss for Accurate One-Stage Object DetectionKean Chen, Weiyao Lin, Jianguo Li, John See, Ji Wang, and Junni ZouAbstract—One-stage object detectors are trained by optimizing classif i cation-loss and localization-loss simultaneously, with the formersuffering much from extreme foreground-back...
2）直接优化 AP- loss，[20]会导致 loss 出现 gap 3）不是近似的梯度，且不受 [34,9] 中的目标...
AP一直是评价指标,但由于不可微 以及非凸 ,难以用作优化函数。本文的方法有四个特点: 1)可被用于任何 可微模型(无论是否线性),如神经网络,其他的那些方法,仅可以在线性 SVM 模型中起作用。2)直接优化 AP- loss,[20]会导致 loss 出现 gap3)不是近似的梯度,且不受 [34,9] 中的目标函数非凸性的影响4)...
cd AP-loss Install the python packages: pip install pycocotools pip install opencv-python Create directories: mkdir data models results Prepare Data. You can use ln -s $YOUR_PATH_TO_coco data/coco ln -s $YOUR_PATH_TO_VOCdevkit data/voc ...
This paper alleviates this issue by proposing a novel framework to replace the classification task in one-stage detectors with a ranking task, and adopting the Average-Precision loss (AP-loss) for the ranking problem. Due to its non-differentiability and non-convexity, the AP-loss cannot be ...