用于概率目标检测的 Mask-RCNN 基线
计算机视觉与模式识别
2019-10-15 v2
摘要
概率目标检测挑战赛使用一种新评价指标——基于概率的检测质量（PDQ），在一个新的合成图像数据集上评估目标检测方法。我们呈现提交至该挑战赛的方法，即微调版 Mask-RCNN 辅以若干后处理。我们以用户名 pammirato 提交的方法目前位居排行榜第二，得分为 21.432，同时还取得最高的空间质量与平均总体检测质量。我们希望该方法能揭示为平均精度均值（mAP）评价设计的检测器在 PDQ 下的表现，并为未来工作提供强基线。
引用
@article{arxiv.1908.03621,
title = {A Mask-RCNN Baseline for Probabilistic Object Detection},
author = {Phil Ammirato and Alexander C. Berg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.03621},
year = {2019}
}
备注
2nd place in 1st PODC at CVPR 2019