여러 사람이나 군중을 탐지하는 경우, 더 많은 바운딩 박스가 생성됨에 따라 오탐(false-positive) 예측률이 증가한다. 본 연구에서는 오브젝트 디텍션 모델의 오탐 예측을 감소시키는 손실 함수를 제안한다. 제안된 손실 함수는 바운딩 박스가 정답(GT) 박스에 더 가깝게 위치하도록 유도할 뿐만 아니라, GT 박스와 중첩된 인접 객체 또는 다른 바운딩 박스 사이의 중심점 거리 또한 더 길어지도록 한다. 또한 객체 예측의 정밀도를 향상시키기 위해 균형 잡힌 피처 피라미드를 도입하였다. 제안된 방법을 적용한 결과, false positive per image에 대한 log-average miss rate가 [10−2, 100]에서 기존 방법에 비해 1.89% 낮았으며, 평균 정밀도(average precision)와 Jaccard 지수는 각각 0.5%와 0.58% 높았다. 이는 제안 방법이 오탐 예측을 효과적으로 감소시킴을 시사한다.
*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.