Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pixel-Semantic Revise of Position Learning A One-Stage Object Detector with A Shared Encoder-Decoder

論文の概要: Pixel-Semantic Revise of Position Learning A One-Stage Object Detector with A Shared Encoder-Decoder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01057v2
Date: Tue, 29 Sep 2020 02:28:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-14 12:39:00.524575
Title: Pixel-Semantic Revise of Position Learning A One-Stage Object Detector with A Shared Encoder-Decoder
Title（参考訳）: 共有エンコーダ・デコーダを用いた一段階物体検出器の位置学習の画素論的修正
Authors: Qian Li, Nan Guo, Xiaochun Ye, Dongrui Fan, and Zhimin Tang
Abstract要約: 異なる手法がオブジェクトを適応的に検出することを分析する。いくつかの最先端検出器は、異なる特徴ピラミッドと多レベルセマンティック情報を強化するための多くのメカニズムを組み合わせている。この研究は、注意機構を持つ共有エンコーダデコーダを持つアンカーフリー検出器によって対処される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.371825910267909
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, many methods have been proposed for object detection. They cannot detect objects by semantic features, adaptively. In this work, according to channel and spatial attention mechanisms, we mainly analyze that different methods detect objects adaptively. Some state-of-the-art detectors combine different feature pyramids with many mechanisms to enhance multi-level semantic information. However, they require more cost. This work addresses that by an anchor-free detector with shared encoder-decoder with attention mechanism, extracting shared features. We consider features of different levels from backbone (e.g., ResNet-50) as the basis features. Then, we feed the features into a simple module, followed by a detector header to detect objects. Meantime, we use the semantic features to revise geometric locations, and the detector is a pixel-semantic revising of position. More importantly, this work analyzes the impact of different pooling strategies (e.g., mean, maximum or minimum) on multi-scale objects, and finds the minimum pooling improve detection performance on small objects better. Compared with state-of-the-art MNC based on ResNet-101 for the standard MSCOCO 2014 baseline, our method improves detection AP of 3.8%.
Abstract（参考訳）: 近年,物体検出のための手法が多数提案されている。意味的特徴によって、適応的にオブジェクトを検出できない。本研究は, チャネルや空間的注意機構に基づいて, 物体を適応的に検出する手法を主に分析する。いくつかの最先端検出器は、異なる特徴ピラミッドと多レベルセマンティック情報を強化するための多くのメカニズムを組み合わせる。しかし、よりコストがかかる。この研究は、注意機構を持つ共有エンコーダデコーダを備えたアンカーフリー検出器によって、共有特徴を抽出する。バックボーン(ResNet-50など)から異なるレベルの機能を基本機能として検討する。そして、これらの特徴を単純なモジュールに供給し、続いて検出器ヘッダーでオブジェクトを検出します。意味的特徴を幾何学的位置の修正に利用し、検出器は位置のピクセル・セマンティックな修正である。さらに重要なことは、この研究がマルチスケールオブジェクトに対する様々なプーリング戦略(平均値または最小値)の影響を分析し、最小プールによって小さなオブジェクトの検出性能が向上することである。標準 MSCOCO 2014 ベースラインの ResNet-101 に基づく最先端 MNC と比較して,本手法では検出精度が3.8%向上した。

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