論文の概要: ASAP-NMS: Accelerating Non-Maximum Suppression Using Spatially Aware Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09785v2
• Date: Fri, 21 Aug 2020 15:18:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 00:35:04.395434
• Title: ASAP-NMS: Accelerating Non-Maximum Suppression Using Spatially Aware Priors
• Title（参考訳）: ASAP-NMS:空間認識による非最大抑圧の高速化
• Authors: Rohun Tripathi, Vasu Singla, Mahyar Najibi, Bharat Singh, Abhishek Sharma and Larry Davis
• Abstract要約: 非最大抑圧(Non Maximum Suppression、またはGreedy-NMS)は、オブジェクト検出パイプラインにとって重要なモジュールである。 2段/複数段検出器の領域提案段階において、NMSはそのシーケンシャルな性質から遅延ボトルネックであることが判明した。 我々は、最先端の2段検出器の精度を犠牲にすることなく、CPU上でのNMSステップのレイテンシを13.6msから1.2msに改善するためにASAP-NMSを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.835571059909007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widely adopted sequential variant of Non Maximum Suppression (or Greedy-NMS) is a crucial module for object-detection pipelines. Unfortunately, for the region proposal stage of two/multi-stage detectors, NMS is turning out to be a latency bottleneck due to its sequential nature. In this article, we carefully profile Greedy-NMS iterations to find that a major chunk of computation is wasted in comparing proposals that are already far-away and have a small chance of suppressing each other. We address this issue by comparing only those proposals that are generated from nearby anchors. The translation-invariant property of the anchor lattice affords generation of a lookup table, which provides an efficient access to nearby proposals, during NMS. This leads to an Accelerated NMS algorithm which leverages Spatially Aware Priors, or ASAP-NMS, and improves the latency of the NMS step from 13.6ms to 1.2 ms on a CPU without sacrificing the accuracy of a state-of-the-art two-stage detector on COCO and VOC datasets. Importantly, ASAP-NMS is agnostic to image resolution and can be used as a simple drop-in module during inference. Using ASAP-NMS at run-time only, we obtain an mAP of 44.2\%@25Hz on the COCO dataset with a V100 GPU.
• Abstract（参考訳）: 広く採用されているNon Maximum Suppression(またはGreedy-NMS)は、オブジェクト検出パイプラインにとって重要なモジュールである。 残念なことに、2段/複数段検出器の領域提案段階では、NMSはそのシーケンシャルな性質のため、遅延ボトルネックであることが判明している。 本稿では、Greedy-NMSイテレーションを慎重にプロファイルし、すでに遠くにある提案と、互いに抑制する可能性の少ない提案を比較する際に、大量の計算が無駄になっていることを確認する。 我々は、近くのアンカーから生成される提案のみを比較することでこの問題に対処する。 アンカー格子の翻訳不変性は、NMS中に近くの提案への効率的なアクセスを提供するルックアップテーブルを生成することができる。 これにより、Spatially Aware Priors(ASAP-NMS)を活用し、COCOおよびVOCデータセット上の最先端の2段階検出器の精度を犠牲にすることなく、CPU上でのNMSステップのレイテンシを13.6msから1.2msに改善する加速NMSアルゴリズムが実現される。 重要なことは、ASAP-NMSは画像解像度に非依存であり、推論中に単純なドロップインモジュールとして使用することができる。 実行時のみASAP-NMSを使用すると、V100 GPUを用いたCOCOデータセット上で44.2\%@25HzのmAPが得られる。

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