IOU-Net 算法笔记

论文：Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11590

这篇ECCV2018的文章个人非常喜欢，我们知道在目标检测算法中最后一般都会通过NMS算法移除重复预测框，移除的依据是预测框的分类得分（classification confidence，也就是softmax层的概率输出），但是这种依据并不能很好地表征预测框的准确性，换句话说对于同一个ground truth而言，分类得分高的预测框并不一定比分类得分低的预测框好，这样就容易导致那些分类得分低，但是坐标和ground truth更接近，也就是坐标回归更准确的预测框在NMS阶段被过滤掉，导致最终指标的下降。

因此这篇文章就提出IOU-Net，通过预测检测框和ground truth的IOU来解决这2个问题：1、提出IOU-guided NMS，也就是在NMS阶段引入回归得分（localization confidence）作为排序指标而不是采用传统的分类得分。2、提出optimization-based bbox refinement替换传统的regression-based方法，提高了回归部分的可解释性。另外这篇文章还提出了Precise ROI Pooling（PrROI Pooling），通过积分方式计算ROI特征使得前向计算的误差进一步降低，同时反向传播时基于连续输入值计算梯度使得反向传播连续可导，相比之下ROI Pooling和ROI Align由于采用量化或几个点插值方式求ROI特征，不可避免

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