用于控制边界框回归的控制距离交并比及控制距离交并比损失函数
计算机视觉与模式识别
2021-03-23 v1 人工智能
摘要
针对反馈机制的众多改进已极大推动了目标检测的发展。本文首先提出一个评估-反馈模块，其由评估系统与反馈机制组成。接着我们分析并总结了传统评估-反馈模块的缺点与改进之处。最后，我们同时关注评估系统与反馈机制，提出了控制距离交并比（Control Distance IoU，CDIoU）及控制距离交并比损失函数（CDIoU loss），在不增加模型参数或 FLOPs 的情况下，在若干经典及新兴模型上展现出不同的显著提升。部分实验与对比测试表明，协调的评估-反馈模块能有效提升模型性能。CDIoU 与 CDIoU loss 在 Faster R-CNN、YOLOv4、RetinaNet 和 ATSS 等若干模型中均表现出不同的优异性能。与传统的评估-反馈模块相比，在 MS COCO 数据集上 AP 最大提升 1.9%，平均提升 0.8%。
引用
@article{arxiv.2103.11696,
title = {Control Distance IoU and Control Distance IoU Loss Function for Better Bounding Box Regression},
author = {Dong Chen and Duoqian Miao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.11696},
year = {2021}
}