Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection

Introduction

CVPR2020의 Best Paper Award List를 보던 중 제법 호기심을 자극하는 제목의 논문을 발견하여 읽게 되었다. 이 연구는 anchor-based 모델과 anchor-free model의 차이를 분석하고, 이로부터 얻을 수 있는 insight를 알기 쉽게 잘 설명하고 있기 때문에 그 가치를 인정받아 Best Paper Award 받았다고 생각한다. 논문의 저자들은 abstract에서부터 수차례에 걸쳐 반복적으로 자신들이 발견한 사실을 강조하였다. 이들이 주장하는 insight는 다음과 같다.

• Anchor-based와 Anchor-free 모델의 동작에 차이가 있는 것은 사실 positive와 negative training 샘플을 정의하는 방법에서 기인한 것이다.
• 한 영역에 복수개의 Anchor를 중첩시키는 것은 성능 향상에 크게 도움을 주지 못한다.

저자들은 이 insight에 아이디어를 더해 Adaptive Training Sample Selection (ATSS)를 제안하였다. 디테일을 한번 살펴보자.