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Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

論文メモ

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論文URL

http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/He_Bounding_Box_Regression_With_Uncertainty_for_Accurate_Object_Detection_CVPR_2019_paper.pdf
CVPR2019で公開

ポイント

  • BBoxのregression時にボックス位置の不確定性(ガウス分布の分散)をKL Divergenceで測り、その分散に基づきボックス位置を修正する

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  • ボックス位置の確率分布 f:id:y_kurashina:20211017203954p:plain

    • σは学習パラメータ
    • x1,y1,x2,y2をそれぞれ独立の分散でモデル化している

  • 正解ボックス位置の分布はDirac delta f:id:y_kurashina:20211017204655p:plain

  • Loss f:id:y_kurashina:20211017204750p:plain f:id:y_kurashina:20211017204815p:plain f:id:y_kurashina:20211017204950p:plain

※学習の安定性のために、σを上記式でαに変換している

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