#858
summarized by : Ryota Suzuki
Learning a Unified Sample Weighting Network for Object Detection

どんな論文か?

リージョンプロポーサルベースの物体検出において,サンプルの重要度は分類・検出の不確かさの両方に依存するべきだが,従来法では両立されていなかったので,実現した.データドリブンにサンプルを重みづけするネットワークを提案.様々なリージョンプロポーサルベース物体検出に組み込める.
placeholder

新規性

上記.

結果

ResNet-50,ResNeXt-101をバックボーンとしたFaster R-CNN,Mask R-CNN,RetinaNet,IoU-Netに組み込んで概ねAPが1~2上がった.

その他(なぜ通ったか?等)