平滑尾数据逐步检测网络
稀有类AP提升9.4个点
通过构建平滑尾数据和逐步微调，在不增加推理成本的前提下同时提升头部和尾部类别的检测精度。
东南 · 张永强 · 丁明理 · Lee, Gim Hee
2023
参数信息
- 整体AP（LVIS v0.5）
- 30.3 %
- 稀有类AP（LVIS v0.5）
- 24.9 %
- 整体AP（LVIS v1.0）
- 30.7 %
技术优势
稀有类AP大幅提升
在LVIS v0.5上，稀有类AP从15.5%提升到24.9%，共提升9.4个百分点，且未牺牲常见类AP。
超越同骨架检测器
使用ResNet-101骨架的最佳模型在LVIS v1.0上达到30.7% AP，超过所有使用该骨架的现有检测器。
应用场景
- 长尾目标检测：直接在LVIS等长尾数据上微调，提升长尾类别的召回与精度。
- 工业质检：处理工厂缺陷检测中常见类别少、罕见缺陷多的问题，减少漏检。
- 无人机视觉：提升无人机航拍图像中稀有目标（如小物体、特定车辆）的检测能力。
- 机器人感知：增强机器人在开放环境中对长尾分布物体的识别能力，减少对头部类别的偏置。