はじめに SOLOv2: Dynamic, Faster and Strongerを読んだのでメモ． Single-stageでinstance segmentationを行うSOLOを精度，速度において改良． 具体的には，個のマスクを生成する部分を畳み込みのカーネルの重みを動的に決定することで精度を向上． Boundi…

はじめに Object Detection as a Positive-Unlabeled Problemを読んだのでメモ． 気持ち 物体検出のデータセットは正解ラベルが抜けていることが多々ある（例えばFig. 1）．そして従来の物体検出手法は学習中ラベルなし領域全てを背景領域として扱ってしまう…

はじめに SOLO: Segmenting Objects by Locationsを読んだのでメモ． Instance Segmentationをoneshotかつ高精度におこなったというもの． YOLO 物自体は単純で，FPNによるobject detectionのbb生成側のブランチをインスタンスマスクに変えたという感じ． こ…

はじめに Object as Distributionを読んだのでメモ．細かな部分は割愛しているので実装する場合は論文を要参照． 気持ち 従来，物体検出はbounding boxを物体の表現として扱ってきた．最近ではモデルの表現力の向上からMask R-CNNに代表されるsegmentation m…

はじめに TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentationを読んだのでメモ． 気持ち 色々と細かく書いてあるが内容としては単純で，一言で言えばMask R-CNNのone-stage版と言ったところ．通常の矩形のみで検出するタスクではSSDやYOLOといったsing…

はじめに Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detectionを読んだのでメモ．Object detectionのための新しいbounding box回帰のための誤差を提案． 気持ち 物体検出において正解となるbounding boxのアノテーションの曖昧さを問題…

はじめに Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Pointsを読んだのでメモ． 気持ち Object detectionにbounding boxを使うのは良くないのでextreme pointsと中心位置の4点をheatmapとして回帰しようというもの．Extreme pointというの…

はじめに Grid R-CNNを読んだのでメモ．前に読んだcornerNetと同じくkey pointベースの検出方法．投稿時期とフォーマットからおそらくcvprに投稿された論文．また今年もSenseTimeから沢山の論文がアクセプトされるのでしょうか． Grid R-CNN 基本的にCornerN…

はじめに Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Resultsを読んだのでメモ．MSRAのインターンの成果でdeformable convolutionを改良したとのこと．著者は元の論文の人と一部同じ． 気持ち Deformable convolutionはより柔軟に物体の構造を捉える…

はじめに ScratchDet: Exploring to Train Single-Shot Object Detectors from Scratchを読んだのでメモ． 気持ち 現状の物体検出器は基本的にimageNetなどのpretrainedモデルを使って学習している．この論文ではこれが精度の低下を起こすと主張．その理由と…

はじめに CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypointsを読んだのでメモ． 気持ち 現状のアンカーベースのobject detectorは，大量のアンカーを用意する必要があるのとハイパーパラメータが多くなるという課題があるのでそこを解決したいというもの．…