ソフトアンカーポイントオブジェクト検出

最近、アンカーフリー検出方法は大きな進展を遂げています。主な2つのファミリー、アンカーポイント検出とキーポイント検出は、速度と精度のトレードオフの対極にあり、アンカーポイント検出器が速度の利点を持っています。本研究では、キーポイントの対となるアンカーポイント検出器の性能を向上させながら、その速度の利点を維持します。これを達成するために、アンカーポイントの観点から検出問題を定式化し、効果的でないトレーニングを主な問題として特定します。我々の重要な洞察は、アンカーポイントは特徴ピラミッドレベル内および間でグループとして共同最適化されるべきであるということです。ピラミッドレベル内の偽の注意問題と、すべてのピラミッドレベル間の特徴選択問題に対処するために、ソフトウェイトのアンカーポイントとソフトセレクトされたピラミッドレベルを使用したシンプルでありながら効果的なトレーニング戦略を提案します。効果を評価するために、ソフトアンカーポイント検出器（SAPD）という単一段階のアンカーフリー検出器をトレーニングします。実験結果は、我々の簡潔なSAPDが速度/精度トレードオフの限界を新たなレベルに押し上げ、最近の最先端のアンカーフリーおよびアンカーに基づく検出器を上回ることを示しています。華美さを排除した我々の最良モデルは、COCOで47.4%の単一モデル単一スケールAPを達成できます。