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#147
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
object detection と instance segmentationでは，データセットによるラベルの偏りが問題視されている．そこで本研究では，頻出のカテゴリのみならず全体的に良好な識別を実現するためにマージンベースの2値分類誤差から調査する．これをもとに新しい評価指標Effective Class-Margin Loss (ECM)を提案し，幅広く高精度な識別を実現する．
新規性
マージンベースの2値分類問題に対する2値クロスエントロピーに拡張する．このときの損失をECM(Effective Class-Margin Loss)として提案する．
結果
ECMを提案しマージンに基づく分類問題を最適化した結果，様々な検出フレームワークやバックボーン，検出器設計において標準的なクロスエントロピに基づくlossのプラグインとして機能した．ECMはロングテール設定において一貫して検出器の性能を向上の確認ができた．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/janghyuncho/ECM-Loss
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