DW：优化目标检测训练过程，更全面的正负权重推算 | CVPR 2022

由于倒仅第检验的统计讯息相当混乱，所以不参与二阶仅组的量度。候选亦然检验不会被区分开三个二阶、以及，常用格外有效率都由基本训练。

Positive Weighting Function

  pos二阶无需反映得出结果对探测性能指标的关键性性，篇文章从目的探测的可验证测试方法来深入研究课题直接影响关键性性的环境因素。在测试时，通常不会根据cls得分或cls得分与IoU的紧密结合对单归纳的得出结果顺利完成顺序，从之前往后则有判断。亦然确的得出需实现表列出零点：

a. 与辖下GT的IoU远大于持续性。b. 无其他排名靠之前且辖下GT完全一致的得出结果实现前提a。

  上述前提可视为是自由选择很高ranking得分以及很高IoU的得出结果，也意味著实现这两个前提的得出结果有格外大权重在测试阶段被自由选择。从这个并不一定来看，pos二阶就应当与IoU和ranking得分亦然涉及。首先表达方式一般性测试方法，常用范仅两个前提的交叉相对：

  为了让各不完全一致anchor的pos二阶的方差格外大，加进指仅调节系仅：

  最终，各anchor的pos二阶不会根据相异GT的候选anchor的pos二阶之和顺利完成相乘。

Negative Weighting Function

  pos二阶虽然可以使得相一致的anchor同时具有很高cls得分和很高IoU，但只能区分开不相一致anchor的关键性相对。如之前面示意图1上示意图，anchor D定位校准但归纳得分更高，而anchor B恰好相反。两者的一般性相对相一致，pos二阶只能区分开不同。为了给发生器提供格外多的都由讯息，亦然确地体现anchor的关键性相对，篇文章重申为两者区分开格外模糊不清的neg二阶，具体情况由表列出两部份构成。

Probability of being a Negative Sample

  根据COCO的可验证测试方法，IoU不实现持续性的得出结果一律归为有误的探测。所以，IoU是提议achor为倒仅第检验的权重的唯一环境因素，记事为。由于COCO常用0.5-0.95的IoU持续性来量度AO，所以应当实现表列出的系统：

  假定上单调递减的仅组都可以作为中所间部份。为了简便，篇文章有别于了表列出仅组：

  关系式6无需穿过点和，一旦已确定了，值和可通过待定系仅法已确定。

  示意图3重现了各不完全一致下的弧线。

Importance Conditioned on being a Negative Sample

  在推理时，ranking队列中所靠之前的neg得出结果虽然没有直接影响召回率，更不会增大亦然确率。为了获取格外很高的性能指标，应当来使地增大neg得出结果的ranking得分。所以在基本训练中所，ranking得分较很高的neg得出结果应当比ranking得分更高的得出结果格外为关键性。基于此，表达方式neg得出结果的关键性相对为ranking得分的仅组：

  最终，结构上的neg二阶转化成：

 与倒仅第涉及，与亦然涉及。对于pos二阶完全一致的anchor，IoU格外小的不会有格外大的neg二阶。在适配可验证测试方法的同时，能给予发生器格外多的都由讯息。

Box Refinement

  pos二阶和neg二阶都以IoU作为可用，格外亦然确的IoU可以保证格外很高品质的基本训练检验，最大限度求学格外强的基本特征。为此，篇文章重申了新的box精调操作方法，基于得出的四条边的偏移值顺利完成下一步的精调。

  考虑到目的边境上的点有格外大的权重得出亦然确的前方，篇文章其设计了可求学的得出基本功能，基于初步的bbox为每条边分解成边境点。如示意图4上示意图，四个边境点的坐标系表达方式为：

  其中所，为精调基本功能的可用。就此，紧密结合边境点的得出和精调基本功能的可用，最终精调后的anchor偏移为：

Loss Function

  DW策略可实际上应用到大多仅的dense发生器中所。篇文章将DW应用到FCOS中所并顺利完成了少量更改，将centerness现今和归纳现今合并成cls得分，在线的死伤为：

  这里的跟关系式3是同一个，和则有候选anchor仅和非候选anchor仅。

Experiment

  均衡；也值对性能指标的直接影响。

  候选anchor自由选择深入研究课题方法对性能指标的直接影响。第一种为中所心点的距离持续性，第二种自由选择最近的几个，第三种为距离二阶与pos二阶之和顺序。

  neg二阶量度形式对比。

  LA研究课题之间的对比。

  与SOTA探测启发式对比。

Conclusion

  篇文章重申自适应的label assignment深入研究课题方法DW，创出了再加相互作用平均仅的在此之前。根据各不完全一致并不一定的一般性和非一般性测试方法，实时地为anchor调配独立国家的pos二阶和neg二阶，可以格外全面地都由基本训练。此外，篇文章还重申了新的得出框精调操作方法，在重生基本特征示意图上实际上精调得出框。

   

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