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CVPR 2019：精确目标检测的不确定边界框回归

AI科技评论  · 公众号  · AI  · 2019-09-16 18:47
本文由AI科技评论读者 BBuf 投稿来稿见文末说明大规模的目标检测数据集(例如MS-COCO)在进行Ground Truth框标注时仍然存在歧义。这篇论文提出了新的边界框回归损失针对目标框的移动以及位置方差进行学习，这种方法在几乎不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性。另一个关键点是，由于学习了bounding box的分布，可以将其应用在NMS阶段合并相邻目标框，进一步提升定位的准确性。代码已开源。  1.研究背景在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。Figure 1展示了哪些场景可能存在目标框标注不准确的情况：(a,c)框的 ………………………………

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