用于目标检测中精确定位的 Scope Head
计算机视觉与模式识别
2020-05-13 v2
摘要
现有基于锚框与无锚框的多阶段或单阶段目标检测器已取得了极具前景的检测性能。然而，它们仍面临手工设计二维锚框的困难以及一维直接位置回归的学习复杂性。为解决这些问题，本文提出一种称为 ScopeNet 的新型检测器，将每个位置处的锚框建模为相互依赖的关系。该方法对预测空间进行量化，并采用由粗到精的策略进行定位。它具备基于回归的无锚框方法般的灵活性，同时产生更精确的预测。此外，学习得到一个内建的锚框选择分数以指示检测结果定位质量，我们提出通过结合类别分类分数与锚框选择分数来更好地表示检测框的置信度。凭借简洁有效的设计，所提出的 ScopeNet 在 COCO 上取得了最先进的结果。
引用
@article{arxiv.2005.04854,
title = {Scope Head for Accurate Localization in Object Detection},
author = {Geng Zhan and Dan Xu and Guo Lu and Wei Wu and Chunhua Shen and Wanli Ouyang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.04854},
year = {2020}
}