BandRe: Rethinking Band-Pass Filters for Scale-Wise Object Detection Evaluation

要約

物体検出器のスケールごとの評価は、現実世界のアプリケーションにとって重要です。
ただし、既存の指標は粗いか、十分な信頼性がありません。
この論文では、三角バンドパス フィルターと台形バンドパス フィルターで構成されるフィルター バンクを使用して、細かさと信頼性のバランスをとる新しいスケールごとのメトリクスを提案します。
2 つのデータセットに対して 2 つのメソッドを使用して実験を実施し、提案されたメトリクスがメソッド間およびデータセット間の違いを強調できることを示します。
コードは https://github.com/shinya7y/UniverseNet で入手できます。

要約(オリジナル)

Scale-wise evaluation of object detectors is important for real-world applications. However, existing metrics are either coarse or not sufficiently reliable. In this paper, we propose novel scale-wise metrics that strike a balance between fineness and reliability, using a filter bank consisting of triangular and trapezoidal band-pass filters. We conduct experiments with two methods on two datasets and show that the proposed metrics can highlight the differences between the methods and between the datasets. Code is available at https://github.com/shinya7y/UniverseNet .

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