論文の概要: Selective Convolutional Network: An Efficient Object Detector with Ignoring Background

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01205v1
• Date: Tue, 4 Feb 2020 10:07:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 03:17:43.036818
• Title: Selective Convolutional Network: An Efficient Object Detector with Ignoring Background
• Title（参考訳）: Selective Convolutional Network: 背景を無視する効率的なオブジェクト検出器
• Authors: Hefei Ling, Yangyang Qin, Li Zhang, Yuxuan Shi, Ping Li
• Abstract要約: Selective Convolutional Network (SCN) と呼ばれる効率的なオブジェクト検出器を導入し、意味のある情報を含む場所のみを選択的に計算する。 そこで本稿では,ネットワークの次を導くためのオーバーヘッドを無視できるような,精巧な構造を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.591619763438054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is well known that attention mechanisms can effectively improve the performance of many CNNs including object detectors. Instead of refining feature maps prevalently, we reduce the prohibitive computational complexity by a novel attempt at attention. Therefore, we introduce an efficient object detector called Selective Convolutional Network (SCN), which selectively calculates only on the locations that contain meaningful and conducive information. The basic idea is to exclude the insignificant background areas, which effectively reduces the computational cost especially during the feature extraction. To solve it, we design an elaborate structure with negligible overheads to guide the network where to look next. It's end-to-end trainable and easy-embedding. Without additional segmentation datasets, we explores two different train strategies including direct supervision and indirect supervision. Extensive experiments assess the performance on PASCAL VOC2007 and MS COCO detection datasets. Results show that SSD and Pelee integrated with our method averagely reduce the calculations in a range of 1/5 and 1/3 with slight loss of accuracy, demonstrating the feasibility of SCN.
• Abstract（参考訳）: アテンション機構がオブジェクト検出器を含む多くのcnnの性能を効果的に改善できることはよく知られている。 特徴写像を精細化する代わりに、注意を向ける新しい試みによって計算の複雑さを抑える。 そこで,本研究では,有意義かつ有意義な情報を含む位置のみを選択的に計算するscn(elective convolutional network)と呼ばれる効率的な物体検出器を提案する。 基本的な考え方は、特に特徴抽出時の計算コストを効果的に削減する、重要でない背景領域を排除することである。 そこで本稿では,ネットワークの次を導くためのオーバーヘッドを無視する,精巧な構造を設計する。 エンドツーエンドのトレーニング可能で、エンベディングも簡単です。 追加のセグメンテーションデータセットなしでは、直接監督と間接監督を含む2つの異なる列車戦略を探索する。 PASCAL VOC2007およびMS COCO検出データセットの性能評価実験を行った。 その結果, SSD と Pelee を本手法に統合することにより, SCN の精度を低下させることなく, 1/5 および 1/3 の範囲での計算を平均的に削減できることがわかった。

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