Correlation loss: Enforcing correlation between classification and localization in object detection
Korelasyon kayıp fonksiyonu: Nesne tespitinde sınıflandırma ile konumlandırma arasındaki korelasyonu artırmak
- Tez No: 750058
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN KALKAN, DR. EMRE AKBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Nesne tespit edicileri, geleneksel olarak, sınıflandırma ve konumlandırma kayıplarnın ağırlıklı toplamı ile eğitilir. Son zamanlardaki çalışmalar (örneğin, auxiliary head ile IoU'yu tahmin etme, Generalized Focal Loss, Rank & Sort Loss), bu iki kayıp terimini geleneksel olmayan yollarla birbirleriyle etkileşime girmeye zorlamanın yararlı bir model varsayımı oluşturduğunu ve iyileştirmeler yaptığını göstermiştir. Bu çalışmalardan esinlenerek, bu tezde sınıflandırma ve konumlandırma arasındaki korelasyona odaklanıyoruz ve iki ana katkıda bulunmayı amaçlıyoruz: (i) Nesne tespit edicilerde sınıflandırma ve konumlandırma görevleri arasındaki korelasyonun etkileri hakkında bir analiz sunuyoruz. Korelasyonun çeşitli Maksimum-Olmayanı-Bastırma(NMS) tabanlı ve NMS içermeyen nesne tespit edicilerin performansını neden etkilediğini ortaya koyuyor, korelasyonun etkisini değerlendirmek için performans ölçümleri tasarlıyor ve bunları yaygın kullanılan nesne tespit edicileri analiz etmek için kullanıyoruz. (ii) NMS içermeyen nesne tespit edicilerin de korelasyondan yararlanabileceği gibi analizleri içeren analizlerimiz sonucunda korelasyon katsayılarını doğrudan optimize ederek çeşitli nesne tespit edicilerin performansını artıran yeni bir tak-çalıştır kayıp fonksiyonu olan Korelasyon Kayıp Fonkisyonunu (Correlation Loss) öneriyoruz: Örneğin, Korelasyon Kayıp Fonksiyonu, NMS içermeyen bir yöntem olan Sparse R-CNN ile COCO veri setinde 1.6 AP puan iyileştirme sağlamaktadır. En iyi modelimiz Sparse R-CNN test safhasında veri artırması yöntemini kullanmadan COCO tes-dev veri setinde 51.0 AP puanı ile diğer tüm modellerin seviyesine ulaşmıştır.
Özet (Çeviri)
Object detectors are conventionally trained by a weighted sum of classification and localization losses. Recent studies (e.g., predicting IoU with an auxiliary head, Generalized Focal Loss, Rank & Sort Loss) have shown that forcing these two loss terms to interact with each other in non-conventional ways creates a useful inductive bias and improves performance. Inspired by these works, we focus on the correlation between classification and localization and make two main contributions in this thesis: (i) We provide an analysis about the effects of correlation between classification and localization tasks in object detectors. We identify why correlation affects the performance of various NMS-based and NMS-free detectors, and we devise performance measures to evaluate the effect of correlation and use them to analyze common detectors. (ii) Motivated by our observations, e.g., that NMS-free detectors can also benefit from correlation, we propose Correlation Loss, a novel plug-in loss function that improves the performance of various object detectors by directly optimizing correlation coefficients: E.g., Correlation Loss on Sparse R-CNN, an NMS-free method, yields 1.6 AP gain on COCO dataset. Our best model on Sparse R-CNN reaches 51.0 AP without test-time augmentation on COCO test-dev, reaching state-of-the-art.
Benzer Tezler
- Amyotrofik lateral sklerozda motor ünite kaybının jitter anormalliğiyle ilişkisi
Correlation between loss of motor unit and jitter abnormality in amyotrophic lateral sclerosis
GÜLSÜM SEMİHA KURT
- Kolon adenokarsinom olgularında mikrosatellit instabilitenin klinikopatolojik veriler ile karşılaştırılması
A comparison of microsatellite instability with clinicopathological data in colon adenocarcinoma
EMİNE ÇEŞMECİOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
PatolojiKaradeniz Teknik ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞAFAK ERSÖZ
- Ailesi yanında ve pansiyonda kalan öğrencilerin eğitimde başarı durumlarının karşılaştırılması: Sivas Kongre Lisesi örneği
The comparison between the educational success of the students living with their families and that of the students living in pension: Sivas Kongre High School
YAPRAK BOLAYIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Eğitim ve ÖğretimCumhuriyet ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZİYNET BAHADIR
- Sisplatin ototoksisitesinde gen değişimi düzeyinde yeni biyobelirteç geliştirme
Development of new biomarker at the level of gene alteration in cisplatin ototoxicity
DENİZ KIZMAZOĞLU
- Artvin-Murgul yöresindeki kayın ve kızılağaç orman ölü örtülerinin bazı hidrolojik ve fiziksel özelliklerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
REFİK KARAGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. ZEKİ KALAY