modelの推論確率の重み付き平均した分布に合わせる。このイタレーションが有効に機能するためには質の良い検証データが必要と思われる。論文中でこの点は記載されていないが、質の良い検証データとテストデータにより実験している。detectorでは、オブジェクトと背景のボックス数の極端なアンバランスを如何に克服するかが問題となる。block(=cSE)との比較のみ行っている。channel-wise版との違いを以下に示す。Blockをconcatした結果が最良となっていたため、最終的なImageNetでの評価もconcat版で行ったものと思われるが明記はされていない。study結果の考察として、後述のGSoP-Net1ではconcat版を使用するとchannel-wise結果より性能低下し、GSoP-Net2でもconcat版の結果は少ししか改善しないとの記述があることから、channel-wise版を採用した可能性も有る。iSQRT-COV2018年のCVPRで本論文の著者グループが提案したブロック。このブロックも共分散を利用している。flowインスタンスセグメンテーションマスク抽出ヘッドで計算した特徴量を後段のマスク抽出ヘッドの入力に追加1x1の畳み込みにかけた後、要素ごとに和を取っている論文中の式(5)では入力となる前段の特徴量を該当段のマスク特徴量を入力として再計算することになっているが、Fig1や論文中のFigure2のモデル構造と矛盾しており、誤記だと思われる。はてなブログProLPIXELのAI開発エンジニアです。今は医療系AI開発、以前は衛星リモートセンシングを長々とやっていまして、画像処理や数値計算が好物。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。