論文の概要: Zero Cost Improvements for General Object Detection Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07756v2
- Date: Mon, 15 Nov 2021 17:24:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 00:34:49.097058
- Title: Zero Cost Improvements for General Object Detection Network
- Title（参考訳）: 汎用オブジェクト検出ネットワークにおけるゼロコスト改善
- Authors: Shaohua Wang, Yaping Dai
- Abstract要約: 2つのモジュールがコストゼロで検出精度を向上させるために提案されている。
パラメータの少ないマルチレベル特徴写像を効率的に融合するために,スケールアテンション機構を用いる。
実験の結果,2つのモジュールを持つネットワークはコストゼロで1.1 APと0.8 APを越えられることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.072666305426913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern object detection networks pursuit higher precision on general object
detection datasets, at the same time the computation burden is also increasing
along with the improvement of precision. Nevertheless, the inference time and
precision are both critical to object detection system which needs to be
real-time. It is necessary to research precision improvement without extra
computation cost. In this work, two modules are proposed to improve detection
precision with zero cost, which are focus on FPN and detection head improvement
for general object detection networks. We employ the scale attention mechanism
to efficiently fuse multi-level feature maps with less parameters, which is
called SA-FPN module. Considering the correlation of classification head and
regression head, we use sequential head to take the place of widely-used
parallel head, which is called Seq-HEAD module. To evaluate the effectiveness,
we apply the two modules to some modern state-of-art object detection networks,
including anchor-based and anchor-free. Experiment results on coco dataset show
that the networks with the two modules can surpass original networks by 1.1 AP
and 0.8 AP with zero cost for anchor-based and anchor-free networks,
respectively. Code will be available at https://git.io/JTFGl.
- Abstract（参考訳）: 現代のオブジェクト検出ネットワークは、一般的なオブジェクト検出データセットの高精度を追求すると同時に、精度の向上とともに計算負荷も増大している。
それでも、推測時間と精度はどちらも、リアルタイムである必要があるオブジェクト検出システムにとって重要である。
計算コストを増すことなく精度の向上を研究する必要がある。
本研究では,一般物体検出ネットワークにおけるfpnと検出ヘッドの改善に着目し,低コストで検出精度を向上させるための2つのモジュールを提案する。
我々は,SA-FPNモジュールと呼ばれるパラメータの少ないマルチレベル特徴写像を効率的に融合するために,スケールアテンション機構を用いる。
分類ヘッドと回帰ヘッドの相関性を考慮すると、シーケンシャルヘッドはseq-headモジュールと呼ばれる広く使われる並列ヘッドの代わりに使われる。
有効性を評価するため,両モジュールをアンカーベースやアンカーフリーを含む最新のオブジェクト検出ネットワークに適用する。
ココデータセットによる実験結果から,2つのモジュールを持つネットワークは,それぞれアンカーベースネットワークとアンカーフリーネットワークのコストをゼロに,元のネットワークを1.1 APと0.8 APで越えることができることがわかった。
コードはhttps://git.io/JTFGl.orgで入手できる。
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