Abstract
- Anchor 기반의 detecting 방식에는 두 가지의 한계점이 존재
- heuristic-guide를 통한 feature selection
- overlap-based anchor sampling
모델의 전체적인 구조는 FPN을 통과한 Feature map에 기존 방식인 anchor-based branch와 논문에서 제안하는 anchor-free branch을 통해 객체를 검출
Anchor-free branch에서 online feature selection을 하는 FSAF(Feature Selection Anchor Free)방식을 제안함
- FSAF 방식은 가볍고 빠르며 플러그인 시키기 쉬움
Fig1. 제안하는 방법 FSAF는 작은 오브젝트를 잘 찾을 수 있음
Introduction
Proposed Method
Network Architecture
Ground-truth and Loss
Online Feature Selection
Experiments
Conclusions & Reviews
가볍고 빠르며 어디에든 추가하기 쉬운 FSAF 모듈을 제안함
Anchor-based 방법에서는 작은 오브젝트는 low level의 feature pyramid map을 사용하고, 큰 오브젝트는 high level의 feature map을 사용하여 detection을 하며 이는 성능적으로 한계가 있음
논문에서는 anchor-free branch를 추가함으로써 feature map을 동적으로 선택하므로 오브젝트를 더 잘 찾을 수 있었음
작은 오브젝트는 low level의 feature pyramid map을 사용하고, 큰 오브젝트는 high level의 feature map을 사용하는 이유는 IoU를 통해 positive anchor를 선택하기 때문이며, 결국 IoU를 통해 앵커를 선택하는 방법은 좋지 않음