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Similaire à [DL輪読会]Objects as Points (15)
Plus de Deep Learning JP (20)
[DL輪読会]Objects as Points
- 2. 書誌情報
• 書誌情報
– Objects as Points, 通称 CenterNet
– 著者: Xingyi Zhou, Dequan Wang, Philipp Krähenbühl
– 2019/04/16 on arXiv
• 1日違い(2019/04/17)に出たCenterNet (CenterNet: Keypoint Triplets for Object
Detection)もあるが、今回の論文とは別。
• 既存の物体認識モデルの考え方から離れ、シンプルな手法を提案。
• YOLOv3やM2Det(前回発表)より速くて精度のいいモデルもできる1stage物体認識
のモデルを達成。
2
引用: https://pjreddie.com/darknet/yolo/
- 11. 提案手法の推論
11
1. 入力画像をbackboneネットワークに入力する。
2. 各クラスごとにkeypoint heatmap(物体の中心を表すヒートマップ)及
びをlocal offset(物体位置の微調整のため)とobject sizeを出力する。
3. Keypoint heatmapの各点のうち周囲の8つの点以上の値を持つ点を
peak値として取得し、その点を物体の中心とする。
4. Keypoint heatmapとlocal offset、object sizeを用いてバウンディング
ボックスを計算する。
推論のステップ network 候補領域の計算
1と2 3と4