CRRS：用于鱼眼图像多点表示的同心矩形回归策略
计算机视觉与模式识别
2023-03-28 v1
摘要
现代目标检测器利用矩形边界框作为表示目标的常规方式。当涉及鱼眼图像时，矩形框较之语义信息引入了更多背景噪声。尽管已提出多点表示，其回归精度与收敛性仍劣于广泛使用的矩形框。为进一步发掘多点表示对畸变图像的优势，本工作提出同心矩形回归策略（CRRS）。我们采用更平滑的均值损失来分配权重，并讨论超参数对预测结果的影响。此外，设计了一种精确的像素级方法以获取不规则 IoU 用于估计检测器性能。相较先前多点表示的工作，实验表明 CRRS 在精度与稳定性上均提升了训练表现。我们也证明了多任务加权策略在此设计中促进了回归过程。
引用
@article{arxiv.2303.14639,
title = {CRRS: Concentric Rectangles Regression Strategy for Multi-point Representation on Fisheye Images},
author = {Xihan Wang and Xi Xu and Yu Gao and Yi Yang and Yufeng Yue and Mengyin Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.14639},
year = {2023}
}