オムライスの備忘録

数学・統計学・機械学習・プログラミングに関することを記す

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【深層学習】CenterNet

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Index

CenterNet

CNN を用いた Object Detection / Pose Estimation のアルゴリズム.

変数定義

画像 I

I\ \in\ R^{W\ \times\ H\ \times\ 3}



  • W : 画像の幅
  • H : 画像の高さ



予測する KeyPoint Heatmap.

KeyPoint Heatmap \hat{Y}

\hat{Y}\ \in\ [0,\ 1]^{\displaystyle \frac{W}{R}\ \times\ \displaystyle \frac{H}{R}\ \times\ C}



  • R : Output Stride
  • C : Keypoint の ID



\hat{Y}_{x,\ y,\ c}\ =\ 1 は、Keypoint を表し、 \hat{Y}_{x,\ y,\ c}\ =\ 0 は、背景を表す.

Network

ResNet / DAL などの CNN を利用.

Ground Truth

Keypoint

Ground Truth Keypoint p

p\ \in\ R^{2}

Keypoints Heatmap

Ground Truth KeyPoint Heatmap Y

Gaussian Kernel Y_{xyc} を利用して、Ground Truth Keypoint を Heatmap Y に変換する.



Y\ \in\ [ 0,\ 1]^{\displaystyle \frac{W}{R}\ \times\ \displaystyle \frac{H}{R}\ \times\ C}

Loss

L_{k}\ =\ \left\{ \begin{array}{ll} -\ \displaystyle \frac{1}{N}\ (1\ -\ \hat{Y}_{xyc})^{\alpha}\ \log(\hat{Y}_{xyc}) & if\ Y_{xyc}\ =\ 1 \\ -\ \displaystyle \frac{1}{N}\ (1\ -\ Y_{xyc})^{\beta}\ (\hat{Y}_{xyc})^{\alpha}\ \log(1\ -\ \hat{Y}_{xyc}) & otherwise \end{array} \right.

参考

  • Objects as Points
    • [2019]
    • 3 Preliminary
    • 4 Objects as Points
    • arxiv.org

Web サイト

  • 論文まとめ：Objects as Points