[2012.05780v1] OneNet: Towards End-to-End One-Stage Object Detection

End-to-end one-stage object detection trailed thus far. This paper discovers that the lack of classification cost between sample and ground-truth in label assignment is the main obstacle for one-stage detectors to remove Non-maximum Suppression(NMS) and reach end-to-end. Existing one-stage object detectors assign labels by only location cost, e.g. box IoU or point distance. Without classification cost, sole location cost leads to redundant boxes of high confidence scores in inference, making NMS necessary post-processing. To design an end-to-end one-stage object detector, we propose Minimum Cost Assignment. The cost is the summation of classification cost and location cost between sample and ground-truth. For each object ground-truth, only one sample of minimum cost is assigned as the positive sample; others are all negative samples. To evaluate the effectiveness of our method, we design an extremely simple one-stage detector named OneNet. Our results show that when trained with Minimu

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@allowfirm アンカーフリーに加えてNMSフリーも実現した物体検出のOneNetは、arXivのv1の論文( t.co/AB2uP9z5fm )ではObjects as PointsのCenterNetと同等の性能と主張しています。ただ、v2の論文( t.co/pm8tDpg0Cj )ではOneNetの名前が消え、構成から完全に書き直してICML 2021に通したらしく。

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