Fugu-MT 論文翻訳(概要): Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection

論文の概要: Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02298v2
Date: Mon, 9 Nov 2020 09:40:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-29 22:22:22.522048
Title: Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection
Title（参考訳）: 細い物体検出のためのFPNの有効融合係数
Authors: Yuqi Gong, Xuehui Yu, Yao Ding, Xiaoke Peng, Jian Zhao, Zhenjun Han
Abstract要約: 我々は、FPNの隣接層間のトップダウン接続は、小さな物体検出に2つの側面の影響をもたらすと論じている。深い層が浅い層にもたらす情報を制御するための新しい概念である融合係数を提案する。本研究では,FPNを適切な融合係数で設定すると,ネットワークの性能が大幅に向上することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.241778953479226
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: FPN-based detectors have made significant progress in general object detection, e.g., MS COCO and PASCAL VOC. However, these detectors fail in certain application scenarios, e.g., tiny object detection. In this paper, we argue that the top-down connections between adjacent layers in FPN bring two-side influences for tiny object detection, not only positive. We propose a novel concept, fusion factor, to control information that deep layers deliver to shallow layers, for adapting FPN to tiny object detection. After series of experiments and analysis, we explore how to estimate an effective value of fusion factor for a particular dataset by a statistical method. The estimation is dependent on the number of objects distributed in each layer. Comprehensive experiments are conducted on tiny object detection datasets, e.g., TinyPerson and Tiny CityPersons. Our results show that when configuring FPN with a proper fusion factor, the network is able to achieve significant performance gains over the baseline on tiny object detection datasets. Codes and models will be released.
Abstract（参考訳）: FPNベースの検出器は、MS COCOやPASCALVOCといった一般的な物体検出において大きな進歩を遂げている。しかし、これらの検出器は、例えば小さな物体検出のような特定の応用シナリオで失敗する。本稿では,FPNの隣接層間のトップダウン接続が,小さな物体検出に2面の影響をもたらすことを論じる。我々は,FPNを微小物体検出に適用するために,深層が浅い層に届ける情報を制御するための新しい概念である融合係数を提案する。一連の実験と分析の後、統計的手法により特定のデータセットに対する融合係数の有効値を推定する方法を検討する。見積もりは各レイヤに分散したオブジェクトの数に依存する。包括的実験は、小さな物体検出データセット(例えば、tinypersonとtiny citypersons)で行われます。その結果、FPNを適切な融合係数で設定すると、ネットワークは小さなオブジェクト検出データセット上でベースラインよりも大きな性能向上を達成できることがわかった。コードとモデルがリリースされます。

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