目标检测正负样本分配策略----ATSS

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了目标检测正负样本分配策略----ATSS。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、ATSS
参考:https://blog.csdn.net/xuzz_498100208/article/details/110355048
https://zhuanlan.zhihu.com/p/411659547
作者提出了一种自适应的选取正样本的方法,具体方法如下:

1.对于每个输出的检测层,选计算每个anchor的中心点和目标的中心点的L2距离,选取K(mmdetection的topK是9)个anchor中心点离目标中心点最近的anchor为候选正样本(candidate positive samples)

2.计算每个候选正样本和groundtruth之间的IOU,计算这组IOU的均值和方差
根据方差和均值,设置选取正样本的阈值:t=m+g ;m为均值,g为方差

3.根据每一层的t从其候选正样本中选出真正需要加入训练的正样本
然后进行训练

ATSS (Adaptive Training Sample Selection)

该方法根据目标的相关统计特征自动进行正负样本的选择。

对于每个GT box 

,首先在每个特征层找到中心点最近的
个候选anchor boxes(非预测结果)。
计算候选box与GT间的IoU
,计算IoU的均值和标准差

得到IoU阈值
选择阈值大于

的box作为最后的输出。如果anchor box对应多个GT,则选择IoU最大的GT。

均值
表示预设的anchor与GT的匹配程度,均值高则应当提高阈值来调整正样本,均值低则应当降低阈值来调整正样本。标准差

表示适合GT的FPN层数,标准差高则表示高质量的anchor box集中在一个层中,应将阈值加上标准差来过滤其他层的anchor box,低则表示多个层都适合该GT,将阈值加上标准差来选择合适的层的anchor box,均值和标准差结合作为IoU阈值能够很好地自动选择对应的特征层上合适的anchor box。

ATSS的思想主要考虑了下面几个方向:

在RetinaNet中,anchor box与GT中心点越近一般IoU越高,而在FCOS中,中心点越近一般预测的质量越高。
若anchor box的中心点不在GT区域内,则其会使用非GT区域的特征进行预测,这不利于训练,应该排除。
根据统计原理,大约16%的anchor box会落在

,尽管候选框的IoU不是标准正态分布,但统计下来每个GT大约有
个正样本,与其大小和长宽比无关,而RetinaNet和FCOS则是偏向大目标有更多的正样本,导致训练不公平。
ATSS仅有一个超参数
,后面的使用会表明ATSS的性能对文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-783034.html

不敏感,所以ATSS几乎是hyperparameter-free的。

到了这里,关于目标检测正负样本分配策略----ATSS的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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