论文推荐 | 目标检测中不平衡问题算法综述
(图片付费下载于视觉中国)
今天跟大家推荐一篇前几天新出的投向TPAMI的论文:Imbalance Problems in Object Detection: A Review,作者详细考察了目标检测中的不平衡问题(注意不仅仅是样本中的不平衡问题)及其解决方案,是目标检测领域目前最新的也是非常独特的综述。
读完之后,你会发现,原来新出的这么多算法,多半是为了解决不平衡问题!
以下是作者信息:
该文作者均来自土耳其中东科技大学。
什么是不平衡问题?
弄清这个问题,非常重要,作者让我们重新审视目标检测的数据和算法流程,对于任何输入的特性的分布,如果它影响到了最终精度,都是不平衡问题。
一个我们最常想到的不平衡问题是:目标类别的不平衡。比如猫狗数据标注数量差异比较大。
但这只是类别个数这一个输入特性。
作者将不平衡问题分成四种类型,如下表:
1. 类别不平衡:前景和背景不平衡、前景中不同类别输入包围框的个数不平衡;
2. 尺度不平衡:输入图像和包围框的尺度不平衡,不同特征层对最终结果贡献不平衡;
3. 空间不平衡:不同样本对回归损失的贡献不平衡、正样本IoU分布不平衡、目标在图像中的位置不平衡;
4. 目标函数不平衡:不同任务(比如回归和分类)对全局损失的贡献不平衡。
作者这个定义和总结非常全面,想想之前很多算法也是为了解决上述某一个不平衡问题。
主流目标检测算法的训练大致流程,与四种不平衡问题的示例:
作者将目前上述不平衡问题及相应目前学术界提出的解决方案,融合进了下面这张超有信息量的图(请点击查看大图):
作者对文献的收集总结非常细致全面,很多论文都是今年才出的。这块内容非常丰富,建议大家阅读论文原文。
作者又从方法的角度总结了这些解决不平衡问题的目标检测算法(请点击查看大图):
不平衡问题,当然并没有完全被解决,作者在Github上建了项目,分类别跟踪相关技术发展:
https://github.com/kemaloksuz/ObjectDetectionImbalance
这篇论文综述对该领域进行了详尽的调查,非常值得做相关方向的同学参考。
论文地址:
https://arxiv.org/abs/1909.00169
◆
精彩推荐
◆
推荐阅读
dfuse、慢雾科技、MYKEY共同出席,与你探讨区块链数据架构和项目上链那些事!
大数据工程师手册:全面系统的掌握必备知识与工具
演讲实录:知乎算法团队负责人孙付伟:Graph Embedding在知乎的应用实践
NASNet:神经架构搜索网络在图像分类中的表现
实操 | 从0到1教你用Python来爬取整站天气网
5大必知的图算法,附Python代码实现
我们到底该如何看待6G?
互联网大佬为什么爱唱歌
惊呆!这辆悍马自己在跑跑跑跑跑跑跑!
你点的每个“在看”,我都认真当成了喜欢
论文推荐 | 目标检测中不平衡问题算法综述相关推荐
- 【TPAMI2020】目标检测中的不平衡问题:综述论文,34页pdf
关注上方"深度学习技术前沿",选择"星标公众号", 资源干货,第一时间送达! 作者:ChenJoya 知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.c ...
- 目标检测中的遮挡问题及优化
文章目录 1 Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd 1.1 现有方法的缺点 1.2 解决办法 1.3 对问题做数学建模 1.3.1 引力作用 ...
- 堪比Focal Loss!解决目标检测中样本不平衡的无采样方法
训练目标检测模型的一个难点是样本不均衡,特别是正负样本比例严重失衡.目前解决这类问题主要是两种方案(见综述Imbalance Problems in Object Detection: A Revie ...
- 目标检测中的不平衡问题综述
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术 今天跟大家推荐一篇前几天新出的投向TPAMI的论文:Imbalance Problems in Object Detection: A Review,作 ...
- 【AI面试】目标检测中one-stage、two-stage算法的内容和优缺点对比汇总
在深度学习领域中,图像分类,目标检测和目标分割是三个相对来说较为基础的任务了.再加上图像生成(GAN,VAE,扩散模型),keypoints关键点检测等等,基本上涵盖了图像领域大部分场景了. 尤其是在 ...
- 深度学习论文阅读目标检测篇(七)中英对照版:YOLOv4《Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》
深度学习论文阅读目标检测篇(七)中英对照版:YOLOv4<Optimal Speed and Accuracy of Object Detection> Abstract 摘要 1. In ...
- 目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA
GitHub 简书 CSDN 文章目录 1. 前言 2. OHEM 3. Focal Loss 3.1 Cross Entropy 3.2 Balanced Cross Entropy 3.3 Foc ...
- 【论文阅读】目标检测中的分类回归特征解耦
论文来源:知网 以下仅仅是学习过程中的部分笔记,用作自己复习. 摘要 ..... 目标检测不仅需要判别图像中存在的目标的类别,还需要回归目标在图像中的位置. 特征耦合具体表现:分类和回归部分的网络共享 ...
- 深度学习论文阅读目标检测篇(五)中英对照版:YOLOv2《 YOLO9000: Better, Faster, Stronger》
深度学习论文阅读目标检测篇(五)中文版:YOLOv2< YOLO9000: Better, Faster, Stronger> Abstract 摘要 1. Introduction 1. ...
最新文章
- 微信公众号为指定openid用户推送消息
- Android关于SQLiteOpenHelper的封装
- Spring Developer Tools 源码分析:二、类路径监控
- infor wms 中英文对照_【融合·君豪】新君豪中英文学校第十周食谱
- 计算机四级考试题数据库,计算机四级考试《数据库系统工程师》试题及答案
- Hadoop MapReduce概念学习系列之MPI和MapReduce(十三)
- 高斯消元法的c语言编程,列主元高斯消元法的C语言编程
- 25个CSS3 渐变和动画效果教程
- 优秀的 jQuery 文本输入框自动完成 自动提示插件
- 学习l1图做图像分析
- html5 datepicker ios,iOS DatePicker日期时间选择器【组件】
- Consul 集群部署
- VsCode文件屏蔽
- 僵尸网络项目代码-DDOS攻击复现-研究报告
- python转cython_说说cython的缺点
- uniapp引入字体图标库
- 元数据管理-技术元数据解决方案
- 语言学习游戏的全球与中国市场2022-2028年:技术、参与者、趋势、市场规模及占有率研究报告
- 微信小程序周报(第五期)
- 嵌入式学习笔记--misc