用于单阶段目标检测的半锚定检测器
计算机视觉与模式识别
2020-09-11 v1
摘要
标准单阶段检测器由分类与回归两个任务组成。为缓解多尺度目标回归的困难，特征图中每个位置引入不同形状的锚框（anchor）。然而，由于锚框中严重的类不平衡问题，分类性能会下降。近来，许多无锚（anchor-free）算法被提出以直接对位置进行分类。无锚策略有益于分类任务，但因缺乏先验边界框可能导致回归任务的次优解。在本工作中，我们提出一种半锚定（semi-anchored）框架。具体而言，我们在分类中确定正位置，并将多个锚框关联到回归中的正位置。以 ResNet-101 为骨干网络，所提半锚定检测器在 COCO 数据集上取得 43.6% mAP，展示了单阶段检测器中最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2009.04989,
title = {Semi-Anchored Detector for One-Stage Object Detection},
author = {Lei Chen and Qi Qian and Hao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.04989},
year = {2020}
}