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Localization criteria for object instances and association to ground truth objects

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python

調査の方向性

まず既存の Box IoU 実装を見つけ、ローカライゼーション結果がどのように表現されているかを追跡します。残りの境界、マスク、距離、中心の基準を定義し、重複ヒットの処理を含む greedy および Hungarian の関連付け経路を設計します。要求された基準と関連付け戦略が実装され、重複インスタンスに対するオプションの動作が規定されていれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Is your feature request related to a problem? Please describe.
In order to define some instance segmentation related metrics such as panoptic quality, one needs to be able to identify true positive instances and their corresponding ground truth. The first step in that pipeline is to define localisation criteria followed by an association strategy

Describe the solution you'd like
Implementation of the different localization criteria resulting for each element in a list of possible reference instances.

  • Boundary IoU
  • Mask IoU
  • Box IoU (already implemented)
  • Distance based criteria of centre of mass (must be lower than a threshold)
  • Centre based criteria (if centre of reference is included in prediction)

The hit criteria output is then followed by an association step:

  • Greedy based on score - The prediction instances are ranked by prediction score and assigned (if possible according to the hit criterion) to a single ground truth (the one with the best score). The reference associated object is then removed from the list of possible objects
  • Hungarian algorithm - Association based on minimisation of overall hit score

Need optional consideration of multiple instances hitting a given reference instances either removing them from the validation or considering them as FP

主要言語
Python
スター
105
フォーク
18
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

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はじめの一歩

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