# PSS

* 題名: Object Detection Made Simpler by Eliminating Heuristic NMS
* 論文: <https://arxiv.org/abs/2101.11782>
* 公式実装
  * <https://github.com/damo-cv/FCOSPss>

## 特徴

* NMSフリーなEnd-to-Endを実現するため導入されるヘッドをPSSヘッドと呼ぶ。
* また学習例によってはラベルに矛盾が生じ、学習が困難になるケースがあるため、stop-gradient operationを用いることで対処する。

![](https://3294144247-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FmH8NcJCWxXCHFaEhW1uq%2Fuploads%2Fgit-blob-889a19f963775b0224a1cd8dd12e8071484ea9bb%2Fyolo_x_pss.png?alt=media)

* PSSのロス関数は以下のようにL\_pssとL\_rankを足し合わせたものとなる。
  * λ\_2=0.25と設定した。

![](https://3294144247-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FmH8NcJCWxXCHFaEhW1uq%2Fuploads%2Fgit-blob-6fbdf6465b4b29f5ffa1eaa4c04c1310075eb56e%2Fyolo_x_pss_loss_func.png?alt=media)

* L\_fcosはFCOS論文と同様に、classificationのfocal loss、regressionのIoU-loss、centernessのlossを足し合わせたものである。
* L\_pssはPSSのキーである。
* ヘッドの出力をσ(pss)とし、これはひとつのgtに対して1つだけ正例を活性化するようなセレクタである。
* これを使いσ(pss)とclassficationの推定結果σ(s)、centernessσ(ctr)を乗算した以下を定義する。

![](https://3294144247-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FmH8NcJCWxXCHFaEhW1uq%2Fuploads%2Fgit-blob-574aa6e479119dd9801b352f066fc53540236c41%2Fyolo_x_pss_part_of_pss_loss2022-04-28-12-45-45.png?alt=media)

* このfocal lossをL\_pssとして定義する。
* またL\_rankは以下で定義される。

![](https://3294144247-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FmH8NcJCWxXCHFaEhW1uq%2Fuploads%2Fgit-blob-f6ca166526b4064cccecffe619739a1603d02737%2Fyolo_x_pss_loss_part_of_rank.png?alt=media)

* ここでγは正のアンカーと負のアンカーのマージンを表すハイパーパラメータである。(詳細は未調査)
