无锚的检测器基本上将对象检测作为密集的分类和回归。对于流行的无锚检测器,通常是引入单个预测分支来估计本地化的质量。当我们深入研究分类和质量估计的实践时,会观察到以下不一致之处。首先,对于某些分配了完全不同标签的相邻样品,训练有素的模型将产生相似的分类分数。这违反了训练目标并导致绩效退化。其次,发现检测到具有较高信心的边界框与相应的地面真相具有较小的重叠。准确的局部边界框将被非最大抑制(NMS)过程中的精确量抑制。为了解决不一致问题,提出了动态平滑标签分配(DSLA)方法。基于最初在FCO中开发的中心概念,提出了平稳的分配策略。在[0,1]中将标签平滑至连续值,以在正样品和负样品之间稳定过渡。联合(IOU)在训练过程中会动态预测,并与平滑标签结合。分配动态平滑标签以监督分类分支。在这样的监督下,质量估计分支自然合并为分类分支,这简化了无锚探测器的体系结构。全面的实验是在MS Coco基准上进行的。已经证明,DSLA可以通过减轻上述无锚固探测器的不一致来显着提高检测准确性。我们的代码在https://github.com/yonghaohe/dsla上发布。
translated by 谷歌翻译
We propose a fully convolutional one-stage object detector (FCOS) to solve object detection in a per-pixel prediction fashion, analogue to semantic segmentation. Almost all state-of-the-art object detectors such as RetinaNet, SSD, YOLOv3, and Faster R-CNN rely on pre-defined anchor boxes. In contrast, our proposed detector FCOS is anchor box free, as well as proposal free. By eliminating the predefined set of anchor boxes, FCOS completely avoids the complicated computation related to anchor boxes such as calculating overlapping during training. More importantly, we also avoid all hyper-parameters related to anchor boxes, which are often very sensitive to the final detection performance. With the only post-processing non-maximum suppression (NMS), FCOS with ResNeXt-64x4d-101 achieves 44.7% in AP with single-model and single-scale testing, surpassing previous one-stage detectors with the advantage of being much simpler. For the first time, we demonstrate a much simpler and flexible detection framework achieving improved detection accuracy. We hope that the proposed FCOS framework can serve as a simple and strong alternative for many other instance-level tasks. Code is available at:tinyurl.com/FCOSv1
translated by 谷歌翻译
我们提出对象盒,这是一种新颖的单阶段锚定且高度可推广的对象检测方法。与现有的基于锚固的探测器和无锚的探测器相反,它们更偏向于其标签分配中的特定对象量表,我们仅将对象中心位置用作正样本,并在不同的特征级别中平均处理所有对象,而不论对象'尺寸或形状。具体而言,我们的标签分配策略将对象中心位置视为形状和尺寸不足的锚定,并以无锚固的方式锚定,并允许学习每个对象的所有尺度。为了支持这一点,我们将新的回归目标定义为从中心单元位置的两个角到边界框的四个侧面的距离。此外,为了处理比例变化的对象,我们提出了一个量身定制的损失来处理不同尺寸的盒子。结果,我们提出的对象检测器不需要在数据集中调整任何依赖数据集的超参数。我们在MS-Coco 2017和Pascal VOC 2012数据集上评估了我们的方法,并将我们的结果与最先进的方法进行比较。我们观察到,与先前的作品相比,对象盒的性能优惠。此外,我们执行严格的消融实验来评估我们方法的不同组成部分。我们的代码可在以下网址提供:https://github.com/mohsenzand/objectbox。
translated by 谷歌翻译
物体检测在计算机视觉中取得了巨大的进步。具有外观降级的小物体检测是一个突出的挑战,特别是对于鸟瞰观察。为了收集足够的阳性/阴性样本进行启发式训练,大多数物体探测器预设区域锚,以便将交叉联盟(iou)计算在地面判处符号数据上。在这种情况下,小物体经常被遗弃或误标定。在本文中,我们提出了一种有效的动态增强锚(DEA)网络,用于构建新颖的训练样本发生器。与其他最先进的技术不同,所提出的网络利用样品鉴别器来实现基于锚的单元和无锚单元之间的交互式样本筛选,以产生符合资格的样本。此外,通过基于保守的基于锚的推理方案的多任务联合训练增强了所提出的模型的性能,同时降低计算复杂性。所提出的方案支持定向和水平对象检测任务。对两个具有挑战性的空中基准(即,DotA和HRSC2016)的广泛实验表明,我们的方法以适度推理速度和用于训练的计算开销的准确性实现最先进的性能。在DotA上,我们的DEA-NET与ROI变压器的基线集成了0.40%平均平均精度(MAP)的先进方法,以便用较弱的骨干网(Resnet-101 VS Resnet-152)和3.08%平均 - 平均精度(MAP),具有相同骨干网的水平对象检测。此外,我们的DEA网与重新排列的基线一体化实现最先进的性能80.37%。在HRSC2016上,它仅使用3个水平锚点超过1.1%的最佳型号。
translated by 谷歌翻译
标签分配在现代对象检测模型中起着重要作用。检测模型可能会通过不同的标签分配策略产生完全不同的性能。对于基于锚的检测模型,锚点及其相应的地面真实边界框之间的IO(与联合的交点)是关键要素,因为正面样品和负样品除以IOU阈值。早期对象探测器仅利用所有训练样本的固定阈值,而最近的检测算法则基于基于IOUS到地面真相框的分布而着重于自适应阈值。在本文中,我们介绍了一种简单的同时有效的方法,可以根据预测的培训状态动态执行标签分配。通过在标签分配中引入预测,选择了更高的地面真相对象的高质量样本作为正样本,这可以减少分类得分和IOU分数之间的差异,并生成更高质量的边界框。我们的方法显示了使用自适应标签分配算法和这些正面样本的下限框损失的检测模型的性能的改进,这表明将更多具有较高质量预测盒的样品选择为阳性。
translated by 谷歌翻译
Object detection has been dominated by anchor-based detectors for several years. Recently, anchor-free detectors have become popular due to the proposal of FPN and Focal Loss. In this paper, we first point out that the essential difference between anchor-based and anchor-free detection is actually how to define positive and negative training samples, which leads to the performance gap between them. If they adopt the same definition of positive and negative samples during training, there is no obvious difference in the final performance, no matter regressing from a box or a point. This shows that how to select positive and negative training samples is important for current object detectors. Then, we propose an Adaptive Training Sample Selection (ATSS) to automatically select positive and negative samples according to statistical characteristics of object. It significantly improves the performance of anchor-based and anchor-free detectors and bridges the gap between them. Finally, we discuss the necessity of tiling multiple anchors per location on the image to detect objects. Extensive experiments conducted on MS COCO support our aforementioned analysis and conclusions. With the newly introduced ATSS, we improve stateof-the-art detectors by a large margin to 50.7% AP without introducing any overhead. The code is available at https://github.com/sfzhang15/ATSS.
translated by 谷歌翻译
Recent one-stage object detectors follow a per-pixel prediction approach that predicts both the object category scores and boundary positions from every single grid location. However, the most suitable positions for inferring different targets, i.e., the object category and boundaries, are generally different. Predicting all these targets from the same grid location thus may lead to sub-optimal results. In this paper, we analyze the suitable inference positions for object category and boundaries, and propose a prediction-target-decoupled detector named PDNet to establish a more flexible detection paradigm. Our PDNet with the prediction decoupling mechanism encodes different targets separately in different locations. A learnable prediction collection module is devised with two sets of dynamic points, i.e., dynamic boundary points and semantic points, to collect and aggregate the predictions from the favorable regions for localization and classification. We adopt a two-step strategy to learn these dynamic point positions, where the prior positions are estimated for different targets first, and the network further predicts residual offsets to the positions with better perceptions of the object properties. Extensive experiments on the MS COCO benchmark demonstrate the effectiveness and efficiency of our method. With a single ResNeXt-64x4d-101-DCN as the backbone, our detector achieves 50.1 AP with single-scale testing, which outperforms the state-of-the-art methods by an appreciable margin under the same experimental settings.Moreover, our detector is highly efficient as a one-stage framework. Our code is public at https://github.com/yangli18/PDNet.
translated by 谷歌翻译
物体检测通常需要在现代深度学习方法中基于传统或锚盒的滑动窗口分类器。但是,这些方法中的任何一个都需要框中的繁琐配置。在本文中,我们提供了一种新的透视图,其中检测对象被激励为高电平语义特征检测任务。与边缘,角落,斑点和其他特征探测器一样,所提出的探测器扫描到全部图像的特征点,卷积自然适合该特征点。但是,与这些传统的低级功能不同,所提出的探测器用于更高级别的抽象,即我们正在寻找有物体的中心点,而现代深层模型已经能够具有如此高级别的语义抽象。除了Blob检测之外,我们还预测了中心点的尺度,这也是直接的卷积。因此,在本文中,通过卷积简化了行人和面部检测作为直接的中心和规模预测任务。这样,所提出的方法享有一个无盒设置。虽然结构简单,但它对几个具有挑战性的基准呈现竞争准确性,包括行人检测和面部检测。此外,执行交叉数据集评估,证明所提出的方法的卓越泛化能力。可以访问代码和模型(https://github.com/liuwei16/csp和https://github.com/hasanirtiza/pedestron)。
translated by 谷歌翻译
Single-frame InfraRed Small Target (SIRST) detection has been a challenging task due to a lack of inherent characteristics, imprecise bounding box regression, a scarcity of real-world datasets, and sensitive localization evaluation. In this paper, we propose a comprehensive solution to these challenges. First, we find that the existing anchor-free label assignment method is prone to mislabeling small targets as background, leading to their omission by detectors. To overcome this issue, we propose an all-scale pseudo-box-based label assignment scheme that relaxes the constraints on scale and decouples the spatial assignment from the size of the ground-truth target. Second, motivated by the structured prior of feature pyramids, we introduce the one-stage cascade refinement network (OSCAR), which uses the high-level head as soft proposals for the low-level refinement head. This allows OSCAR to process the same target in a cascade coarse-to-fine manner. Finally, we present a new research benchmark for infrared small target detection, consisting of the SIRST-V2 dataset of real-world, high-resolution single-frame targets, the normalized contrast evaluation metric, and the DeepInfrared toolkit for detection. We conduct extensive ablation studies to evaluate the components of OSCAR and compare its performance to state-of-the-art model-driven and data-driven methods on the SIRST-V2 benchmark. Our results demonstrate that a top-down cascade refinement framework can improve the accuracy of infrared small target detection without sacrificing efficiency. The DeepInfrared toolkit, dataset, and trained models are available at https://github.com/YimianDai/open-deepinfrared to advance further research in this field.
translated by 谷歌翻译
在这项研究中,我们深入研究了半监督对象检测〜(SSOD)所面临的独特挑战。我们观察到当前的探测器通常遭受3个不一致问题。 1)分配不一致,传统的分配策略对标记噪声很敏感。 2)子任务不一致,其中分类和回归预测在同一特征点未对准。 3)时间不一致,伪Bbox在不同的训练步骤中差异很大。这些问题导致学生网络的优化目标不一致,从而恶化了性能并减慢模型收敛性。因此,我们提出了一个系统的解决方案,称为一致的老师,以补救上述挑战。首先,自适应锚分配代替了基于静态的策略,该策略使学生网络能够抵抗嘈杂的psudo bbox。然后,我们通过设计功能比对模块来校准子任务预测。最后,我们采用高斯混合模型(GMM)来动态调整伪盒阈值。一致的老师在各种SSOD评估上提供了新的强大基线。只有10%的带注释的MS-Coco数据,它可以使用Resnet-50骨干实现40.0 MAP,该数据仅使用伪标签,超过了4个地图。当对完全注释的MS-Coco进行其他未标记的数据进行培训时,性能将进一步增加到49.1 MAP。我们的代码将很快开源。
translated by 谷歌翻译
样本分配在现代对象检测方法中起着重要的作用。但是,大多数现有的方法都依靠手动设计来分配正 /负样本,这些样本并未明确建立样本分配和对象检测性能之间的关系。在这项工作中,我们提出了一种基于高参数搜索的新型动态样本分配方案。我们首先将分配给每个地面真理的正样本的数量定义为超参数,并采用替代优化算法来得出最佳选择。然后,我们设计一个动态的样本分配过程,以动态选择每个训练迭代中的最佳阳性数量。实验表明,所得的HPS-DET在不同对象检测基线的基线上带来了改善的性能。此外,我们分析了在不同数据集之间和不同骨架之间转移的高参数可重复使用性,以进行对象检测,这表现出我们方法的优势和多功能性。
translated by 谷歌翻译
检测微小的物体是一个非常具有挑战性的问题,因为一个小物体只包含几个像素的大小。我们证明,由于缺乏外观信息,最新的检测器不会对微小物体产生令人满意的结果。我们的主要观察结果是,基于联合(IOU)的相交(例如IOU本身及其扩展)对微小物体的位置偏差非常敏感,并且在基于锚固的检测器中使用时会大大恶化检测性能。为了减轻这一点,我们提出了使用Wasserstein距离进行微小对象检测的新评估度量。具体而言,我们首先将边界框建模为2D高斯分布,然后提出一个新的公制称为标准化的瓦斯汀距离(NWD),以通过相应的高斯分布来计算它们之间的相似性。提出的NWD度量可以轻松地嵌入分配中,非最大抑制作用以及任何基于锚固的检测器的损耗函数,以替换常用的IOU度量。我们在新的数据集上评估了我们的度量,以用于微小对象检测(AI-TOD),其中平均对象大小比现有对象检测数据集小得多。广泛的实验表明,在配备NWD指标时,我们的方法的性能比标准的微调基线高6.7 AP点,并且比最先进的竞争对手高6.0 AP点。代码可在以下网址提供:https://github.com/jwwangchn/nwd。
translated by 谷歌翻译
Modern object detectors rely heavily on rectangular bounding boxes, such as anchors, proposals and the final predictions, to represent objects at various recognition stages. The bounding box is convenient to use but provides only a coarse localization of objects and leads to a correspondingly coarse extraction of object features. In this paper, we present RepPoints (representative points), a new finer representation of objects as a set of sample points useful for both localization and recognition. Given ground truth localization and recognition targets for training, RepPoints learn to automatically arrange themselves in a manner that bounds the spatial extent of an object and indicates semantically significant local areas. They furthermore do not require the use of anchors to sample a space of bounding boxes. We show that an anchor-free object detector based on RepPoints can be as effective as the state-of-the-art anchor-based detection methods, with 46.5 AP and 67.4 AP 50 on the COCO test-dev detection benchmark, using ResNet-101 model. Code is available at https://github.com/microsoft/RepPoints.
translated by 谷歌翻译
大多数最先进的实例级人类解析模型都采用了两阶段的基于锚的探测器,因此无法避免启发式锚盒设计和像素级别缺乏分析。为了解决这两个问题,我们设计了一个实例级人类解析网络,该网络在像素级别上无锚固且可解决。它由两个简单的子网络组成:一个用于边界框预测的无锚检测头和一个用于人体分割的边缘引导解析头。无锚探测器的头继承了像素样的优点,并有效地避免了对象检测应用中证明的超参数的敏感性。通过引入部分感知的边界线索,边缘引导的解析头能够将相邻的人类部分与彼此区分开,最多可在一个人类实例中,甚至重叠的实例。同时,利用了精炼的头部整合盒子级别的分数和部分分析质量,以提高解析结果的质量。在两个多个人类解析数据集(即CIHP和LV-MHP-V2.0)和一个视频实例级人类解析数据集(即VIP)上进行实验,表明我们的方法实现了超过全球级别和实例级别的性能最新的一阶段自上而下的替代方案。
translated by 谷歌翻译
现有的实例分割方法已经达到了令人印象深刻的表现,但仍遭受了共同的困境:一个实例推断出冗余表示(例如,多个框,网格和锚点),这导致了多个重复的预测。因此,主流方法通常依赖于手工设计的非最大抑制(NMS)后处理步骤来选择最佳预测结果,这会阻碍端到端训练。为了解决此问题,我们建议一个称为Uniinst的无盒和无端机实例分割框架,该框架仅对每个实例产生一个唯一的表示。具体而言,我们设计了一种实例意识到的一对一分配方案,即仅产生一个表示(Oyor),该方案根据预测和地面真相之间的匹配质量,动态地为每个实例动态分配一个独特的表示。然后,一种新颖的预测重新排列策略被优雅地集成到框架中,以解决分类评分和掩盖质量之间的错位,从而使学习的表示形式更具歧视性。借助这些技术,我们的Uniinst,第一个基于FCN的盒子和无NMS实例分段框架,实现竞争性能,例如,使用Resnet-50-FPN和40.2 mask AP使用Resnet-101-FPN,使用Resnet-50-FPN和40.2 mask AP,使用Resnet-101-FPN,对抗AP可可测试-DEV的主流方法。此外,提出的实例感知方法对于遮挡场景是可靠的,在重锁定的ochuman基准上,通过杰出的掩码AP优于公共基线。我们的代码将在出版后提供。
translated by 谷歌翻译
航空图像中的微小对象检测(TOD)是具有挑战性的,因为一个小物体只包含几个像素。最先进的对象探测器由于缺乏判别特征的监督而无法为微小对象提供令人满意的结果。我们的主要观察结果是,联合度量(IOU)及其扩展的相交对微小物体的位置偏差非常敏感,这在基于锚固的探测器中使用时会大大恶化标签分配的质量。为了解决这个问题,我们提出了一种新的评估度量标准,称为标准化的Wasserstein距离(NWD)和一个新的基于排名的分配(RKA)策略,以进行微小对象检测。提出的NWD-RKA策略可以轻松地嵌入到各种基于锚的探测器中,以取代标准的基于阈值的检测器,从而大大改善了标签分配并为网络培训提供了足够的监督信息。在四个数据集中测试,NWD-RKA可以始终如一地提高微小的对象检测性能。此外,在空中图像(AI-TOD)数据集中观察到显着的嘈杂标签,我们有动力将其重新标记并释放AI-TOD-V2及其相应的基准。在AI-TOD-V2中,丢失的注释和位置错误问题得到了大大减轻,从而促进了更可靠的培训和验证过程。将NWD-RKA嵌入探测器中,检测性能比AI-TOD-V2上的最先进竞争对手提高了4.3个AP点。数据集,代码和更多可视化可在以下网址提供:https://chasel-tsui.g​​ithub.io/ai/ai-tod-v2/
translated by 谷歌翻译
检测小物体是阻碍对象检测开发的主要障碍之一。通用对象检测器的性能在微小的对象检测任务上往往会大大恶化。在本文中,我们指出的是,基于锚的检测器中的先验盒或无锚检测器中的点是微小对象的优化。我们的主要观察结果是,当前基于锚的或无锚的标签分配范例将引起许多离群的微小地面真实样本,从而导致检测器对小物体的关注较少。为此,我们提出了一个基于高斯接受场的标签分配(RFLA)策略,以进行微小的对象检测。具体而言,RFLA首先利用了特征接受场遵循高斯分布的先前信息。然后,提出了一个新的接受场距离(RFD),而不是通过IOU或中心采样策略分配样品,以直接测量高斯接受场和地面真相之间的相似性。考虑到基于阈值的和中心的采样策略偏向大物体,我们进一步设计了基于RFD的层次标签分配(HLA)模块,以实现微小对象的平衡学习。四个数据集上的广泛实验证明了所提出的方法的有效性。尤其是,我们的方法在AI-TOD数据集上以4.0 AP点优于最先进的竞争对手。代码可从https://github.com/chasel-tsui/mmdet-rfla获得
translated by 谷歌翻译
In this paper, we introduce an anchor-box free and single shot instance segmentation method, which is conceptually simple, fully convolutional and can be used by easily embedding it into most off-the-shelf detection methods. Our method, termed PolarMask, formulates the instance segmentation problem as predicting contour of instance through instance center classification and dense distance regression in a polar coordinate. Moreover, we propose two effective approaches to deal with sampling high-quality center examples and optimization for dense distance regression, respectively, which can significantly improve the performance and simplify the training process. Without any bells and whistles, PolarMask achieves 32.9% in mask mAP with single-model and single-scale training/testing on the challenging COCO dataset.For the first time, we show that the complexity of instance segmentation, in terms of both design and computation complexity, can be the same as bounding box object detection and this much simpler and flexible instance segmentation framework can achieve competitive accuracy. We hope that the proposed PolarMask framework can serve as a fundamental and strong baseline for single shot instance segmentation task. Code is available at: github.com/xieenze/PolarMask.
translated by 谷歌翻译
在现代探测器中,默认使用四变独立回归定位损耗,如平滑 - $ \ ell_1 $丢失。然而,这种损失超薄了,使其与联盟(iou)的最终评估度量,交叉口不一致。直接采用标准IOU也不是不可行的,因为在非重叠盒的情况下的恒定零高原和最小值的非零梯度可能使其不可培养。因此,我们提出了一种解决这些问题的系统方法。首先,我们提出了一个新的公制,延伸的iou(eiou),当两个盒子没有重叠时,它是良好的定义,当重叠时,它是不重叠的并且减少到标准iou。其次,我们介绍了凸化技术(CT)以在EIOU的基础上构建损失,这可以保证梯度最小为零。第三,我们提出了一种稳定的优化技术(SOT),使分数欧盟损失更加稳定,平稳地接近最低。第四,为了充分利用基于EIOO的损失的能力,我们引入了一个相互关联的iou预测头,以进一步提升本地化准确性。通过拟议的贡献,新方法与Reset50 + FPN的备用R-CNN掺入,作为骨干收益率\ TextBF {4.2 Map} Gain on Voc2007和Coco2017上的基准下滑 - $ \ ell_1 $损失,几乎\ textbf {没有培训和推理计算成本}。具体而言,度量标准更长的是,增益越令人显着,在Coco2017上的VOC2007和\ TextBF {5.4 MAP}上越突出,可以在Coco2017上以公式$ AP_ {90} $。
translated by 谷歌翻译
深神网络的对象探测器正在不断发展,并用于多种应用程序,每个应用程序都有自己的要求集。尽管关键安全应用需要高准确性和可靠性,但低延迟任务需要资源和节能网络。不断提出了实时探测器,在高影响现实世界中是必需的,但是它们过分强调了准确性和速度的提高,而其他功能(例如多功能性,鲁棒性,资源和能源效率)则被省略。现有网络的参考基准不存在,设计新网络的标准评估指南也不存在,从而导致比较模棱两可和不一致的比较。因此,我们对广泛的数据集进行了多个实时探测器(基于锚点,关键器和变压器)的全面研究,并报告了一系列广泛指标的结果。我们还研究了变量,例如图像大小,锚固尺寸,置信阈值和架构层对整体性能的影响。我们分析了检测网络的鲁棒性,以防止分配变化,自然腐败和对抗性攻击。此外,我们提供了校准分析来评估预测的可靠性。最后,为了强调现实世界的影响,我们对自动驾驶和医疗保健应用进行了两个独特的案例研究。为了进一步衡量关键实时应用程序中网络的能力,我们报告了在Edge设备上部署检测网络后的性能。我们广泛的实证研究可以作为工业界对现有网络做出明智选择的指南。我们还希望激发研究社区的设计和评估网络的新方向,该网络着重于更大而整体的概述,以实现深远的影响。
translated by 谷歌翻译