Inflated Multinomial Matching for Anchor-Free Object Detection
Algoritmer för att automatiskt förstå innehållet i bilder och videor har sett en enorm utveckling under de senaste åren. Trots framsteg i hur väl algoritmerna kan läras till att förstå bildinnehållet på egen hand så krävs fortfarande en viss grad av handhållning och vägledning från områdesexperter som utvecklar och tränar algoritmerna. När positionen och dimensionerna på ett objekt av intresse skaThis thesis presents a novel matching strategy, Inflated Multinomial Matching, which enables training of anchor-free object detection models based on convolutional neural networks. An important aspect of detection models is the integral usage of anchor boxes, where an anchor box is a bounding box with a preset and constant location, size and shape in the image. The matching strategy presented remo