성능 높이기

models/research/object_detection/core/ 에서 검색 가능

focal loss
https://herbwood.tistory.com/19

https://jonathan-hui.medium.com/ssd-object-detection-single-shot-multibox-detector-for-real-time-processing-9bd8deac0e06

The localization loss is the mismatch between the ground truth box and the predicted boundary box.

SSD의 matching strategy

default box의 학습 대상을 지정하기 위해 어떤 default box가 어떤 ground truth box와 대응하는지 결정하는 기준을 정하게 된다.

• argmax_matched는 default bounding box와 ground truth 를 미리 matching하여 Positive인지 Negative인지 판단을 하는 기준(jaccard overlap(IoU와 같습니다))을 정할 수 있다.
• similarity 가 비교 대상으로 matched_threshold 이상이면 Positive, unmatched_threshold 이하이면 Negative 로 판단한다
• threshold(default)를 0.5로 적용할 경우 multi scale feature map 6개 중 3개를 대상으로 box가 detecting 된다고 한다

Classification losses:

1. WeightedSigmoidClassificationLoss
2. SigmoidFocalClassificationLoss
3. WeightedSoftmaxClassificationLoss
4. WeightedSoftmaxClassificationAgainstLogitsLoss
5. BootstrappedSigmoidClassificationLoss

Localization losses:

1. WeightedL2LocalizationLoss
2. WeightedSmoothL1LocalizationLoss
3. WeightedIOULocalizationLoss