Core Concepts
特徴マップのドロップアウトに対するバウンディングボックスの安定性は、物体検出器の精度と強い正の相関関係がある。
Abstract
物体検出では、バウンディングボックスが重要であり、良好な物体検出器は興味のあるカテゴリーの正確なバウンディングボックスを提供する。
特徴マップのドロップアウト下で、良好な検出器は位置がほとんど変わらないバウンディングボックスを出力し、一方、劣った検出器は位置が目立って変化する。
バウンディングボックス安定性スコア(BoSスコア)は、この安定性を反映するために計算される。
BoSスコアと平均適合率(mAP)との間に強い正の相関関係があり、これにより実世界テストセットでの検出器の精度を予測できる。
BoSスコアはラベルに依存せず、オブジェクト検出におけるAutoEval用途で初めて提案されている。
Quotes
"Given a trained detector, its bounding box stability when feature maps undergo dropout positively correlates with its accuracy, measured on various test sets."
"BoS score is computed as the intersection over union between corresponding bounding boxes found by bipartite matching."