후보의 순위
밀집 검출기는 많은 후보를 만든 뒤 점수로 순위를 정한다. 분류 신뢰도가 높더라도 상자의 위치가 부정확할 수 있어 후보 선택에 위치 품질을 반영할 필요가 있다.
하나로 표현한 점수
IACS는 객체의 존재에 대한 신뢰도와 위치 정확도를 함께 표현한다. 이 값을 예측하도록 Varifocal Loss라는 손실 함수를 설계했다.
상자 특징과 보정
별 모양의 경계 상자 특징 표현을 사용해 점수 예측과 위치 보정에 활용한다. 초기 상자를 더 정밀하게 만드는 분기와 함께 검출기를 구성했다.
구성과 평가
FCOS와 ATSS를 바탕으로 제안 요소들을 결합했다. MS COCO에서 여러 특징 추출기를 이용해 기준 검출기와 비교하며 후보 순위와 최종 검출 성능의 관계를 조사했다.
관련 문서
ATSS / Generalized Focal Loss / Focal Loss / TOOD / PAA 객체 검출 / GIoU