ECCV 2020，提升目标检测的新型中间监督方法
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本期是“15分钟看顶会”专栏 ECCV 2020 论文解读系列的第五篇，旷视研究院提出一种新型的中间监督方法——LableEnc，以提升物体检测系统的训练效果。该方案的关键创新点是引入了一个全新的标签编码函数，将ground-truth标签映射到潜在嵌入空间上，作为辅助backbone训练的中间监督信息。
论文题目：
LabelEnc: A New Intermediate Supervision Method for Object Detection论文链接：
https://arxiv.org/abs/2007.03282论文代码：
https://github.com/megvii-model/LabelEnc关键词：
物体检测、辅助监督、自编码器
本文方法主要涉及2阶段训练步骤。首先，通过一个在标签空间上定义的自编码器来优化标签编码函数，来获得物体检测器的理想中间表征。然后，利用优化后的标签编码函数，研究人员引入了一个新设计的辅助损失，连接在检测backbone上，可以提升后面检测器的性能。
在COCO的实验结果显示，本文方法具有很强的通用性，它在多种检测系统上都实现了约2%的性能提升，无论该系统是单阶段还是双阶段架构。另外，本文的辅助结构仅仅在训练过程中存在，也就是说，它完全不会影响推理阶段的开销。
同学们还可以点击阅读原文，浏览《ECCV 2020 旷视研究院15篇成果总览》，了解更多顶会论文内容。
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