Geri Dön

Correlation loss: Enforcing correlation between classification and localization in object detection

Korelasyon kayıp fonksiyonu: Nesne tespitinde sınıflandırma ile konumlandırma arasındaki korelasyonu artırmak

  1. Tez No: 750058
  2. Yazar: FEHMİ KAHRAMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN KALKAN, DR. EMRE AKBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    NörolojiGazi Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. REHA KURUOĞLU

  2. 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

    Türkçe

    2017

    PatolojiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞAFAK ERSÖZ

  3. 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

    Türkçe

    2011

    Eğitim ve ÖğretimCumhuriyet Üniversitesi

    Sosyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZİYNET BAHADIR

  4. Sisplatin ototoksisitesinde gen değişimi düzeyinde yeni biyobelirteç geliştirme

    Development of new biomarker at the level of gene alteration in cisplatin ototoxicity

    DENİZ KIZMAZOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    OnkolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Onkoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL OLGUN