¿Por qué necesitamos anclajes ignorados cuando entrenan el detector de objetos con aprendizaje profundo? -- deep-learning campo con object-detection camp Relacionados El problema

Why do we need ignored anchors when training object detector with deep learning?


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Español

En la mayoría de los documentos, como Retinanet ( https://arxiv.org/abs/1708.02002-/a >), se calcula entre cada ancla y la verdad molida. Y dale a cada ancla la asignación de la verdad del suelo de acuerdo con el umbral de IEU. por ejemplo,

Específicamente, los anclajes se asignan a cajas de objetos de verdad a tierra utilizando un umbral de intersección-sobre-sindicato (iou) de 0.5; y a la espalda, si su IOU está en [0, 0.4). A medida que se asigna cada anclaje a la mayoría de un cuadro de objeto, configuramos la entrada correspondiente en su longitud k Vector de etiqueta a 1 y todas las demás entradas en 0. si un anclaje no está asignado, lo que puede ocurrir con la superposición en [0.4, 0.5) , se ignora durante el entrenamiento

Aquí está el problema, si el anclaje se ignora al entrenar, no se actualizará cuando se realice la propagación hacia atrás. Muchos de ellos no pueden actualizar los parámetros.

Entonces, ¿cuál es la razón para no incluir todos los anclajes cuando entrenan?

Gracias

Original en ingles

In most of the papers, like retinanet(https://arxiv.org/abs/1708.02002), it computes iou between each anchor and ground truth. And give each anchor the ground truth assignment according to the iou threshold. for example,

Specifically, anchors are assigned to ground-truth object boxes using an intersection-over-union (IoU) threshold of 0.5; and to back-ground if their IoU is in [0, 0.4). As each anchor is assigned to at most one object box, we set the corresponding entry in its length k label vector to 1 and all other entries to 0.If an anchor is unassigned, which may happen with the overlap in [0.4, 0.5), it is ignored during training

here is the problem, if the anchor is ignored when training, it will not be updated when doing backward propagation. so many of them can not update the parameters.

so, what is the reason for not including all the anchors when training?

thank you

     

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