- …
- …
#343
summarized by : pshiko
どんな論文か？
detection taskにおけるanchor-basedの手法とanchor-freeの手法における精度の違いはanchorの有無ではなくpositive/negative sampleの定義の差が要因であることを実験的に明らかにし, anchor-based/anchor-free双方に利用できるadaptiveなpositive/negative sampleの定義であるATSSを提案.
新規性
pos/neg の定義, locationあたりのanchor 数, 回帰方法の違いなど多くの差が異なりがちなanchor-basedの手法とanchor-freeの手法を条件を揃えて比較することで, 本質的に効果があるのはpos/negの定義にしかないことを明らかにしつつ, pos 候補のIoUの統計量からadaptiveに閾値を決定するpos/negの定義方法を提案した点.
結果
locationあたりのanchor数, 回帰方法によって精度が変わらないことを確認. またMS-COCOにおいて, 提案手法であるATSSを組み込んだRetinaNetで2.3ポイント, FCOSで1.4ポイントの精度向上を確認. またその他の広範なモデルにおいても一貫して精度向上が得られる事を確認.
その他（なぜ通ったか？等）
従来手法で明らかにされてなかったモデル差分の効果を明らかにした点と,そこから導かれたストレートフォワードな手法とその汎用性と効果が評価されたのでは
- …
- …