중심점으로 객체 표현하기
가능한 객체 위치를 많이 나열하는 대신 객체 하나를 중심점 하나로 나타낸다. 핵심점 추정으로 중심을 찾고 필요한 속성을 예측하는 접근이다.
속성의 회귀
중심을 기준으로 크기와 3차원 위치, 방향, 자세 같은 속성을 회귀할 수 있도록 구성했다. 검출을 중심점 추정과 속성 예측으로 연결한 것이다.
여러 과제의 실험
MS COCO의 객체 검출뿐 아니라 KITTI의 3차원 상자 추정과 COCO 핵심점의 사람 자세도 평가했다. 같은 중심점 접근을 여러 과제에 적용한 연구다.
같은 이름의 다른 연구
이 문서의 CenterNet은 Objects as Points에서 제안한 중심점 방식이다. CornerNet을 바탕으로 세 핵심점을 이용하는 별도의 CenterNet 연구와는 객체 표현과 저자 구성이 다르다.
관련 문서
CenterNet 세 점 검출 / CornerNet / FCOS / Grid R-CNN / Sparse R-CNN / LVIS