#307
summarized by : Munetaka Minoguchi
NETNet: Neighbor Erasing and Transferring Network for Better Single Shot Object Detection

どんな論文か?

SSDのようなsingle shot検出器において、小さな物体を見逃す問題や、大きな物体の特徴が顕著な部分のみを検出する問題を解決するために、feature pyramidを再構築し、物体の大きさを考慮した特徴を取得するNETの提案。浅い層では大きな物体の特徴を削除することで、小さな物体の特徴を強調する。深い層では、削除した特徴を転送することで大きな物体の特徴を強調する。
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新規性

図のように、従来の検出器は物体の大きさによって、得られる特徴の顕著さには大きな差があった。本手法では、小さい物体の特徴を強調することや、大きな物体の全体的な特徴を強調することで、single shot検出器の弱点を克服した点に新規性がある。

結果

MS COCOによる検証でAP 38.5で27FPS,AP 32.0で55FPSとなっており、single shot検出器特有ののシンプルな構成で速い処理速度を保ったまま検出精度向上に成功している。従来のSSDと比較すると、5 msの処理速度の差で8 mAP検出精度が改善している。

その他(なぜ通ったか?等)