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: Konumlandırma, Korelasyon, Maliyet fonksiyonları, Nesne tespiti, Sınıflandırma, Positioning, Correlation, Cost functions, Object detection, Classification
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Kayseri kentsel alanda bir aile sağlığı merkezine kayıtlı 0-24 aylık bebeği olan annelerin emzirme tutumlarının ve obezite önyargı durumlarının değerlendirilmesi
Evaluation of breastfeeding attitudes and obesity prejudices of mothers with 0-24 months-old baby registered in a family health center in an urban area of Kayseri province
GÜLSER UNCULAR
- 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
- Açıklanamayan tekrarlayan gebelik kaybı olgularında M30, M65 düzeylerinin sitokin ve oksidatif stres markırları ile korelasyonu
Correlation M30, M65 levels with cytokines and oxidative stress markers in patients with unexplained reccurrent pregnancy loss
FATİH PİRİNÇÇİ
- Maküler gangliyon hücre tabakası ve peripapiller sinir lifi tabakası ölçümlerinin glokomlu olgularda görme alanı kayıpları ile korelasyonu
Correlation of visual field loss of macular ganglion cell layer and peripapillary nerve fiber layer measurements in glaucoma cases
MUKADDES YÜCEUR
- Plasenta previalı gebelerin sezaryen sectio sırasında kanama miktarı ile eritropoietin seviyesinin korelasyonu
Correlation between maternal serum erythropoietin level and blood loss during cesarean section in pregnant women with placenta previa
GÖKÇE ÖMEROĞLU KAYIKÇI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Karadeniz Teknik ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...