[CVPR2022] A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection
A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection
要点:
- 标签分配 LA (Label assignment) 在目标检测中起重要作用,旨在为每个训练样本分配 a positive (pos) and a negative (neg) loss weight;
- 现有的 LA 方法主要关注于 pos weighting function 的设计,而负权重通常直接由正权重导出;
- 本文提出一种新的加权范式—— 双重加权(DW) Dual weighting,分别指定正负权重;
- 为了给权重函数提供更准确的 reg 分数,提出框细化操作——设计学习预测模块,基于粗回归图生成四个边界位置,聚合预测结果以获得当前锚点的更新边界框,适当的引入计算开销以为 DW 提供更准确的 reg score;
- Hard Label Assignment
- Soft Label Assignment: Focal Loss 在交叉熵损失上添加调制因子,减轻对于分类良好的样本的损失;Varifocal Loss;
- 传统:计算 w_pos,根据 w_neg = 1 - w_pos 直接计算 w_neg,FreeAnchor、Autoassign 和本文对该过程解耦,此外,本文精心设计损失权重并且与网络完全分离。
图表:
标签分配方法对比:
传统方法可能由于仅关注正权重,导致无法有效区分某些性质相似的点,从而给不同的锚点分配一样的正负权重,而DW 充分考虑正负权重及其相关性,有效区分不同的锚点。
The pipeline of DW framework:
1. 选择GT中心附近的锚点(中心优先),为每个 GT 对象构建 a bag of candidate positives;2. candidate bag 以外的锚点被视为负样本,由于其统计数据在早期训练过程中非常嘈杂,所以不会参与加权函数的设计;3. w_pos, w_neg, w_reg4. 主干 backbone、FPN、检测头 detection head
方框优化操作图示:
1. 中心点 (i, j)2. 粗略黄色边框3. 四个绿色的边点4. 四个橙色的边界点5. 聚合四个橙色边界点的结果获得更加精细的绿色边界框
代码:
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