#833
summarized by : Hirokatsu Kataoka
Learning From Noisy Anchors for One-Stage Object Detection

どんな論文か?

画像に示すように、Anchor Boxの中に対象物体のみでなく他の物体が含まれていても(本論文ではNoisy Anchorと呼んでいる)、検出を正常に行えるようにした。本論文では主にOne-stage Detectorに対して検証を行っている。
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新規性

Noisy Anchor内の綺麗さ(Cleanliness)を評価しながら学習を進める。ここで、Cleanlinessはバウンディングボックス内にどの程度ノイズが含まれていたかどうか、という値である。ノイズが含まれず、対象物体のみが映っているほどCleanlinessは低い傾向にある。

結果

MSCOCOを用いて物体検出の評価を行った。ベースライン(ResNet-50/101, ResNeXt-101)に適用した結果、すべての手法で2%まで検出精度が伸びた。Soft LabelsやSample Reweightingに関するAblationも実施した。

その他(なぜ通ったか?等)