論文の概要: Robust and efficient post-processing for video object detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11050v1
• Date: Wed, 23 Sep 2020 10:47:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 15:44:56.781576
• Title: Robust and efficient post-processing for video object detection
• Title（参考訳）: ビデオオブジェクト検出のためのロバストで効率的な後処理
• Authors: Alberto Sabater, Luis Montesano, Ana C. Murillo
• Abstract要約: この研究は、従来の後処理メソッドの制限を克服する、新しい後処理パイプラインを導入している。 本手法は,特に高速移動物体に関する最先端の映像検出器の結果を改善する。 そして、YOLOのような効率的な静止画像検出器に適用することで、より計算集約的な検出器に匹敵する結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.669942356088377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object recognition in video is an important task for plenty of applications, including autonomous driving perception, surveillance tasks, wearable devices or IoT networks. Object recognition using video data is more challenging than using still images due to blur, occlusions or rare object poses. Specific video detectors with high computational cost or standard image detectors together with a fast post-processing algorithm achieve the current state-of-the-art. This work introduces a novel post-processing pipeline that overcomes some of the limitations of previous post-processing methods by introducing a learning-based similarity evaluation between detections across frames. Our method improves the results of state-of-the-art specific video detectors, specially regarding fast moving objects, and presents low resource requirements. And applied to efficient still image detectors, such as YOLO, provides comparable results to much more computationally intensive detectors.
• Abstract（参考訳）: ビデオにおけるオブジェクト認識は、自律運転認識、監視タスク、ウェアラブルデバイス、IoTネットワークなど、多くのアプリケーションにとって重要なタスクである。 ビデオデータを用いたオブジェクト認識は、ぼやけやオクルージョン、希少なオブジェクトポーズによって静止画像を使用するよりも難しい。 計算コストの高い特定映像検出器や標準画像検出器、高速後処理アルゴリズムが現在の最先端を実現する。 この研究は、フレーム間の検出間の学習に基づく類似性評価を導入することで、従来の後処理手法の制限を克服する新しい後処理パイプラインを導入する。 本手法は,特に高速移動物体に関する最先端の映像検出器の結果を改善し,低リソース要件を示す。 そして、YOLOのような効率的な静止画像検出器に適用することで、より計算集約的な検出器に匹敵する結果が得られる。

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