BoxMask:重新审视边界框监督在视频目标检测中的应用
计算机视觉与模式识别
2022-10-13 v1
摘要
我们提出一种新颖、简洁且有效的方法来提升视频目标检测。我们观察到先前工作在实例级特征聚合上操作,即刻忽略了精细的像素级表示,导致在具有相似外观或运动特征的目标间产生混淆。为应对该局限,我们提出BoxMask,通过引入类感知像素级信息有效学习判别性表示。我们简单地将边界框级标注作为每个目标的粗掩码来监督我们的方法。所提模块可轻松集成进任意基于区域的检测器以提升检测。在ImageNet VID和EPIC KITCHENS数据集上的大量实验表明,将我们的BoxMask模块插入多种近期最先进方法时,取得了持续且显著的改进。
引用
@article{arxiv.2210.06008,
title = {BoxMask: Revisiting Bounding Box Supervision for Video Object Detection},
author = {Khurram Azeem Hashmi and Alain Pagani and Didier Stricker and Muhammamd Zeshan Afzal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.06008},
year = {2022}
}
备注
WACV 2023