基于记忆库和后处理方法解决长尾实例分割问题
Method for long-tailed instance segmentation based on memory bank and confidence calibration
1. 北京联合大学 北京市信息服务工程重点实验室, 北京 100101
2. 北京联合大学 机器人学院, 北京 100020
3. 北京邮电大学 信息网络中心, 北京 100876
摘要
数据的长尾特性一直是解决计算机视觉问题的一大挑战，为了应对这一挑战在实例分割任务中带来的困难，通常引入图像重采样作为一种简单有效的方法。然而一幅图像中可能存在多个类，仅通过图像重采样不足以在类别的数据量层面上获得足够均衡的分布，因此提出一种以目标为中心的记忆库后处理方法。首先引入记忆库模型，设立以目标为单位的存储策略，解决各类别数量不均衡问题；其次使用一种后处理校准方法，通过调整每个类的置信度得分提升稀有类和普通类的预测值。在公开数据集LVIS上的实验验证了所提方法的有效性，并且相比EQL方法，准确率能够提升2.2%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61932012,62102033,61802019,62272049,62171042)
北京联合大学科研资助项目(ZK10202202)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0486
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1876-1881
文章编号: 1001-3695(2023)06-044-1876-06
发布历史
[2022-12-12] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版
引用本文
范馨月, 刘腾, 鲍泓, 等. 基于记忆库和后处理方法解决长尾实例分割问题 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1876-1881. (Fan Xinyue, Liu Teng, Bao Hong, et al. Method for long-tailed instance segmentation based on memory bank and confidence calibration [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1876-1881. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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