균일한 앵커의 제약
일반적인 밀집 앵커 구성은 미리 정한 크기와 종횡비를 여러 위치에 반복 배치한다. Guided Anchoring은 이미지의 내용에 따라 앵커를 구성하는 방향으로 이를 바꾼다.
위치와 모양의 예측
객체 중심이 있을 가능성이 높은 위치를 예측하면서 위치별 크기와 종횡비도 함께 구한다. 의미 특징을 활용해 앵커를 어디에 어떤 모양으로 둘지 정하는 접근이다.
특징의 적응
앵커 모양이 달라지면 이를 표현하는 특징과의 불일치가 생길 수 있다. 제안한 특징 적응 모듈은 예측된 앵커 모양에 맞춰 이 문제를 완화한다.
영역 제안과 검출
영역 제안 방식과 검출기 모두에 결합할 수 있도록 구성했다. MS COCO에서 RPN 기준과 비교하고 Fast R-CNN, Faster R-CNN, RetinaNet에도 적용해 효과를 평가했다.
관련 문서
FreeAnchor / ATSS / FSAF / AutoAssign / PAA 객체 검출 / Libra R-CNN