Fugu-MT 論文翻訳(概要): 1st Place Solutions of Waymo Open Dataset Challenge 2020 -- 2D Object Detection Track

論文の概要: 1st Place Solutions of Waymo Open Dataset Challenge 2020 -- 2D Object Detection Track

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01365v1
Date: Tue, 4 Aug 2020 06:46:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-03 00:33:38.436887
Title: 1st Place Solutions of Waymo Open Dataset Challenge 2020 -- 2D Object Detection Track
Title（参考訳）: Waymo Open Dataset Challenge 2020の第一位ソリューション - 2Dオブジェクト検出トラック
Authors: Zehao Huang, Zehui Chen, Qiaofei Li, Hongkai Zhang, Naiyan Wang
Abstract要約: Cascade RCNN、PAFPN Neck、Double-Headはパフォーマンス改善に使用される。チームRW-TSDetは2Dオブジェクト検出トラックで1位を獲得した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.962811677197255
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this technical report, we present our solutions of Waymo Open Dataset (WOD) Challenge 2020 - 2D Object Track. We adopt FPN as our basic framework. Cascade RCNN, stacked PAFPN Neck and Double-Head are used for performance improvements. In order to handle the small object detection problem in WOD, we use very large image scales for both training and testing. Using our methods, our team RW-TSDet achieved the 1st place in the 2D Object Detection Track.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Waymo Open Dataset (WOD) Challenge 2020 - 2D Object Trackのソリューションについて述べる。基本フレームワークとしてFPNを採用しています。 Cascade RCNN、PAFPN Neck、Double-Headはパフォーマンス改善に使用される。 WODの小さな物体検出問題に対処するために、私たちはトレーニングとテストの両方に非常に大きな画像スケールを使用します。我々のチームRW-TSDetは,本手法を用いて2次元物体検出トラックで1位を獲得した。

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