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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.8
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 913 - 919 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.8.913
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일반적으로 객체 탐지를 위한 신경망을 학습시키기 위해서는 클래스 분류와 예측 박스의 회귀 손실 함수를 결합 학습한다. 하지만 기존 회귀 손실 함수는 예측 바운딩 박스와 타깃 박스의 겹침을 측정하는 데 쓰이는 IoU와의 상관관계가 크지 않아 객체 탐지에 그대로 사용하기에는 한계가 있다. 이에 회귀의 최적화를 돕기 위한 페널티 항(penalty term)을 회귀 손실 함수인 IoU Loss에 추가하는 연구가 진행되었다. 하지만 해당 페널티 항으로는 박스들이 하나의 박스가 다른 박스를 포함하거나 중간 점이 겹치면 값이 0이 되는 경우가 있어서 IoU가 최적화되는 데 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 예측박스와 타깃 박스를 감싸는 영역과 타깃 박스와 예측 박스 각각의 둘레 차이를 이용한 새로운 회귀 손실함수, Perimeter IoU Loss를 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과 여러 객체 탐지 모델을 이용한 실험과 모의실험을 통하여 Perimeter IoU Loss가 다른 회귀 손실 함수보다 더 높은 정확도를 보임을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 분석
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C. Y., and Berg, A. C., SSD: Single shot multibox detector, European Conference on Computer Vision, Springer, Cham., pp. 21-37, Oct. 2016.
Ren, S., He, K., Girshick, R., and Sun, J., Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 6, pp. 1137-1149, 2016.
Redmon, J., and Farhadi, A., Yolov3: An incremental improvement, 2018, arXiv preprint arXiv: 1804. 02767.
Yu, J., Jiang, Y., Wang, Z., Cao, Z., and Huang, T., Unitbox: An advanced object detection network. Proc. of the 24th ACM International Conference on Multimedia, pp. 516-520, Oct. 2016.
Rezatofighi, H., Tsoi, N., Gwak, J., Sadeghian, A., Reid, I., and Savarese, S., Generalized intersection over union: A metric and a loss for bounding box regression. Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 658-666, 2019.
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Yu, J., Jiang, Y., Wang, Z., Cao, Z., and Huang, T., Unitbox: An advanced object detection network. Proc. of the 24th ACM International Conference on Multimedia, pp. 516-520, Oct. 2016.
Rezatofighi, H., Tsoi, N., Gwak, J., Sadeghian, A., Reid, I., and Savarese, S., Generalized intersection over union: A metric and a loss for bounding box regression. Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 658-666, 2019.
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