論文の概要: Feature Pyramid Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03580v1
• Date: Tue, 7 Apr 2020 17:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 00:23:41.252587
• Title: Feature Pyramid Grids
• Title（参考訳）: フィーチャーピラミッドグリッド
• Authors: Kai Chen, Yuhang Cao, Chen Change Loy, Dahua Lin, Christoph Feichtenhofer
• Abstract要約: 本稿では,深い多経路特徴ピラミッドであるFeature Pyramid Grids (FPG)を提案する。 FPGは、同様の計算コストで性能を大幅に向上させることで、シングルパスの特徴ピラミッドネットワークを改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 140.11116687047058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature pyramid networks have been widely adopted in the object detection literature to improve feature representations for better handling of variations in scale. In this paper, we present Feature Pyramid Grids (FPG), a deep multi-pathway feature pyramid, that represents the feature scale-space as a regular grid of parallel bottom-up pathways which are fused by multi-directional lateral connections. FPG can improve single-pathway feature pyramid networks by significantly increasing its performance at similar computation cost, highlighting importance of deep pyramid representations. In addition to its general and uniform structure, over complicated structures that have been found with neural architecture search, it also compares favorably against such approaches without relying on search. We hope that FPG with its uniform and effective nature can serve as a strong component for future work in object recognition.
• Abstract（参考訳）: 特徴ピラミッドネットワークは、機能表現を改善し、スケールのバリエーションの扱いを改善するために、オブジェクト検出文献に広く採用されている。 本稿では,多方向の側方接続によって融合される並列ボトムアップ経路の正則格子として特徴空間を表現する,深いマルチパス特徴ピラミッドであるフィーチャーピラミッド格子(fpg)を提案する。 FPGは、同様の計算コストで性能を大幅に向上させ、深いピラミッド表現の重要性を強調することで、シングルパスの特徴ピラミッドネットワークを改善することができる。 汎用的かつ均一な構造に加えて、ニューラルネットワークの探索で発見された複雑な構造よりも、検索に頼ることなく、そのようなアプローチと好適に比較できる。 我々は、その均一で効果的な性質を持つFOGが、オブジェクト認識における将来の研究の強力な構成要素になることを期待している。

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