論文の概要: A Systematic Evaluation of Object Detection Networks for Scientific Plots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02240v2
• Date: Sat, 19 Dec 2020 07:37:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 08:23:15.620415
• Title: A Systematic Evaluation of Object Detection Networks for Scientific Plots
• Title（参考訳）: 科学的プロットのための物体検出ネットワークの系統的評価
• Authors: Pritha Ganguly, Nitesh Methani, Mitesh M. Khapra and Pratyush Kumar
• Abstract要約: PlotQAデータセット上で、様々なSOTAオブジェクト検出ネットワークの精度をトレーニングし比較する。 0.5の標準IOU設定では、ほとんどのネットワークはプロット内の比較的単純な物体を検出する場合、mAPスコアが80%以上である。 しかし、パフォーマンスは0.9のより厳格なIOUで評価されると大幅に低下し、最高のモデルでmAPは35.70%となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.882932963813985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Are existing object detection methods adequate for detecting text and visual elements in scientific plots which are arguably different than the objects found in natural images? To answer this question, we train and compare the accuracy of various SOTA object detection networks on the PlotQA dataset. At the standard IOU setting of 0.5, most networks perform well with mAP scores greater than 80% in detecting the relatively simple objects in plots. However, the performance drops drastically when evaluated at a stricter IOU of 0.9 with the best model giving a mAP of 35.70%. Note that such a stricter evaluation is essential when dealing with scientific plots where even minor localisation errors can lead to large errors in downstream numerical inferences. Given this poor performance, we propose minor modifications to existing models by combining ideas from different object detection networks. While this significantly improves the performance, there are still 2 main issues: (i) performance on text objects which are essential for reasoning is very poor, and (ii) inference time is unacceptably large considering the simplicity of plots. To solve this open problem, we make a series of contributions: (a) an efficient region proposal method based on Laplacian edge detectors, (b) a feature representation of region proposals that includes neighbouring information, (c) a linking component to join multiple region proposals for detecting longer textual objects, and (d) a custom loss function that combines a smooth L1-loss with an IOU-based loss. Combining these ideas, our final model is very accurate at extreme IOU values achieving a mAP of 93.44%@0.9 IOU. Simultaneously, our model is very efficient with an inference time 16x lesser than the current models, including one-stage detectors. With these contributions, we enable further exploration on the automated reasoning of plots.
• Abstract（参考訳）: 既存の物体検出法は、自然画像に見られる物体と明らかに異なる科学的プロットのテキストや視覚要素を検出するのに適切か? この質問に答えるために、PlotQAデータセット上の様々なSOTAオブジェクト検出ネットワークの精度をトレーニングし比較する。 0.5の標準IOU設定では、ほとんどのネットワークはプロット内の比較的単純な物体を検出する場合、mAPスコアが80%以上である。 しかし、パフォーマンスは0.9のより厳格なIOUで評価されると大幅に低下し、最高のモデルでmAPは35.70%となった。 このような厳密な評価は、小さな局所化誤差でさえ下流の数値推論において大きな誤差をもたらす科学的なプロットを扱う際に必要である。 この性能が劣ると、異なるオブジェクト検出ネットワークのアイデアを組み合わせることで、既存のモデルに小さな修正を加えることを提案する。 これはパフォーマンスを大幅に改善するが、依然として2つの大きな問題がある。 (i)推論に欠かせないテキストオブジェクトのパフォーマンスは、非常に貧弱である。 (ii)プロットの単純さを考えると、推論時間は明らかに大きい。 この未解決の問題を解決するために 一連の貢献をします (a)ラプラシアンエッジ検出器に基づく効率的な領域提案法 (b)隣接情報を含む地域提案の特徴表示 (c)より長いテキストオブジェクトを検出するための複数の領域提案に結合するリンクコンポーネント、 (d)スムーズなL1ロスとIOUベースのロスを組み合わせたカスタムロス関数。 これらのアイデアを組み合わせることで、最終モデルは、93.44%@0.9 IOUのmAPを達成する極端なIOU値において非常に正確である。 同時に、我々のモデルは1段検出器を含む現在のモデルよりも16倍少ない推論時間で非常に効率的である。 これらの貢献により、プロットの自動推論のさらなる探索が可能になる。

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