R-CNN、YOLO、SSDのregression過程

R-CNN、YOLO、SSD に関して下記の件について自分の理解を確認したいですけれども、ヒントでもいただければ幸いです。

まず、学習過程について
各anchor(default box) の間のregression(推論・推定)や学習過程において全く独立に行い、ただし"部分的な排他性"があります。　　
ここで言う"部分的な排他性"とはcategoryがground truthとは異なる場合、位置誤差と寸法誤差を0にする事で、パラメータの更新に影響しないようにされます。ただし、category推論値のためのパラメータ更新は行います。

それからテスト過程において
各anchor(default box)の間のregression(推論・推定)は全く独立に行い、排他性ないです。
ただし、最後にあらゆる結果に対して選択を行います。

どうそ宜しくお願いします。

Q71

2020/04/11 09:15

「regression(推理・推定)」 https://ejje.weblio.jp/content/regression https://ja.m.wikipedia.org/wiki/推論言葉の意図しているものが異なると、質問が変わってしまいます。

Q71

2020/04/11 09:20

独立他のものから離れて別になっていること。排他的自分の仲間以外の者すべてをしりぞけて受け入れないこと。 (どちらもgoo辞書) 「独立に行い、排他的ではない」という使い方もおかしいかと思います。

0kcal

2020/04/11 11:16

お疲れ様です。regressionは、別の方もご指摘のように、ちょっと、言葉が違っている気がします。AIで、regression analysisとか、よく登場する用語だとは思いますが、ここでは、使われない気がします。使う場合は、少し、補足説明が欲しいです。

OOZAWA

2020/04/12 07:01 編集

ご返答ありがとうございます。 regressionは「再帰」と訳します、NNでは　"推論"と"推定"は皆regressionで実現されますので、ここではregressionと"推論"と"推定"とは等価的な表現としています。ちなみに、ここで"推論"とはcategoryに対する判定という意味で、"推定"はobject bounding box の位置(の誤差)と寸法(の誤差)に対するregressionという意味で使っています。