모서리 쌍의 보완
핵심점 기반 검출에서는 잘못 결합된 점이 부정확한 상자를 만들 수 있다. 이 연구는 후보 영역 내부의 시각적 정보도 살펴보도록 CornerNet의 구성을 확장했다.
세 핵심점의 구성
각 객체를 핵심점 두 개의 쌍이 아닌 세 점으로 검출한다. 모서리의 정보에 중심 영역의 정보를 더해 정밀도와 재현율을 개선하려는 방식이다.
두 종류의 풀링
Cascade Corner Pooling은 왼쪽 위와 오른쪽 아래 모서리에서 모으는 정보를 보강한다. Center Pooling은 중심 영역에서 더 구별하기 쉬운 정보를 얻도록 설계했다.
평가와 이름의 구분
MS COCO에서 단일 단계와 두 단계 검출 방법을 비교했다. 이 연구는 Objects as Points라는 별도 논문의 중심점 기반 CenterNet과 이름은 같지만 다른 검출 방법이다.
관련 문서
CenterNet 중심점 검출 / CornerNet / Grid R-CNN / FCOS / VarifocalNet / IoU-Net