E資格用語の備忘録
シラバス2024 4.深層学習の応用 (2)物体検出 ⅲ.FCOS
アンカーフリー（Anchor-Free）
物体検出の手法の一つで、事前に設定されたアンカーボックス（参照ボックス）を使用せずに、物体の中心や大きさを直接推測する方法。
アンカーボックスを使用する手法と比較して、より柔軟な物体検出が可能になる。
Feature Pyramid Network（FPN）
物体検出やセマンティックセグメンテーションなどのタスクで使用されるディープラーニングのアーキテクチャ。
異なる解像度の特徴マップを効果的に利用することで、物体の様々なスケールに対して頑健な特徴抽出を可能にする。
センターネス（Center-ness）
物体検出の手法であるFCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）において使用され、ファーチャーマップ上の点とground truthの中心距離を数値化した指標。
物体の中心から離れた点から低品質のバウンディングボックスが予測されることを防ぐために、この指標が学習に加えられる。
アンビギュアスサンプル
モデルが予測するのが難しい、または不確かなサンプルのことを指す。
サンプルが複数のクラスに属する可能性が高い、あるいはノイズが多いなどの特徴を持つ。