极市直播丨旷视朱本金：AutoAssign，目标检测中完全动态的正负样本标签分配方法

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| 极市线上分享  第66期 |

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Label Assignment主要是指检测器(object detector)在训练阶段区分正负样本，并给feature map的每个位置赋予合适的学习目标的过程。它是目标检测所必需的一个步骤，可以说label assignment的结果直接决定了模型的学习目标，进而决定了模型性能的好坏。现有的代表性方法如RetinaNet、FCOS、FreeAnchor、ATSS 等，虽然已经取得了优异的性能，但仍旧存在过于依赖人工先验和设计、不够自适应等问题。

本次分享，我们邀请到了旷视研究院研究员朱本金，为大家介绍最新相关研究成果，即AutoAssign - 目标检测中完全动态的正负样本标签分配方法。这是一种完全端到端的动态label assignment策略，克服了以往label assignment中存在的问题，实验了SOTA的性能和良好的迁移性。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.03496.pdf

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直播信息

时间：2020年8月5日 （周三）20:00~21:00

主题

AutoAssign - 目标检测中完全动态的正负样本标签分配方法

AutoAssign - Differentiable Label Assignment for Dense Object Detection

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嘉宾介绍

朱本金

本科毕业于华南理工大学软件工程卓越班，现任旷视研究院基础检测(BaseDetection) 组研究员。Det3D作者，曾获得CVPR 2019 nuScenes 3D目标检测比赛冠军。主要研究方向为2D/3D目标检测、无监督学习等。

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关于分享

➤分享大纲

一、Label Assignment背景及现状
1、问题定义
2、现有方法的有效性及问题
二、AutoAssign原理解析
1、Motivation
2、Prior - Center Weighting
3、Instance - Confidence Weighting
三、AutoAssign实验结果及分析
1、消融实验
2、可视化及分析
3、性能和适用性
四、总结及展望

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参与方式

关注“极市平台”公众号，回复“66”或“朱本金”可获取免费直播链接。

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往期回顾

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关于极市平台

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