IoU-aware的目标检测，显著提高定位精度

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今天新出的一篇论文IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization，提出一种非常简单的目标检测定位改进方法，通过预测目标候选包围框与真实目标标注的IoU（交并比），并基于此与分类分数的乘积作为检测置信度，用于NMS（非极大抑制）和COCO AP计算，显著提高了目标检测的定位精度。

该文作者信息：

作者均来自华中科技大学。

在目标检测问题中，模型需要输出目标分类分数和与其对应的目标定位的包围框，在以往的模型中，经常使用分类分数作为目标定位准不准的置信度，并基于此对大量候选目标包围框NMS，现在越来越多的工作发现，分类分数高并不能保证定位精度高。

比如：

Softer-NMS:CMU&旷视最新论文提出定位更加精确的目标检测算法

作者认为IoU是直接反应定位准不准的直接指标，可以在目标检测模型的分类和定位任务的基础上添加IoU预测的任务，可以在一定程度上反应定位置信度。

作者是在著明的一阶段目标检测算法RetinaNet基础上做的改进，如下图：

在包围框回归分支添加一个并行的预测IoU的任务。

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