論文の概要: Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12450v2
• Date: Mon, 26 Apr 2021 14:20:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 02:45:54.543255
• Title: Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals
• Title（参考訳）: Sparse R-CNN:学習可能な提案によるエンドツーエンドオブジェクト検出
• Authors: Peize Sun, Rufeng Zhang, Yi Jiang, Tao Kong, Chenfeng Xu, Wei Zhan, Masayoshi Tomizuka, Lei Li, Zehuan Yuan, Changhu Wang, Ping Luo
• Abstract要約: Sparse R-CNNは、画像中の物体検出のための純粋にスパースな方法である。 最終的な予測は、最大でない処理後抑制なしで直接出力される。 われわれの研究が、物体検知器に先立って密集した慣例を再考することを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.9701193170127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Sparse R-CNN, a purely sparse method for object detection in images. Existing works on object detection heavily rely on dense object candidates, such as $k$ anchor boxes pre-defined on all grids of image feature map of size $H\times W$. In our method, however, a fixed sparse set of learned object proposals, total length of $N$, are provided to object recognition head to perform classification and location. By eliminating $HWk$ (up to hundreds of thousands) hand-designed object candidates to $N$ (e.g. 100) learnable proposals, Sparse R-CNN completely avoids all efforts related to object candidates design and many-to-one label assignment. More importantly, final predictions are directly output without non-maximum suppression post-procedure. Sparse R-CNN demonstrates accuracy, run-time and training convergence performance on par with the well-established detector baselines on the challenging COCO dataset, e.g., achieving 45.0 AP in standard $3\times$ training schedule and running at 22 fps using ResNet-50 FPN model. We hope our work could inspire re-thinking the convention of dense prior in object detectors. The code is available at: https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN.
• Abstract（参考訳）: Sparse R-CNNは画像中の物体検出のための純粋にスパースな方法である。 既存のオブジェクト検出の作業は、密度の高いオブジェクト候補に大きく依存している。例えば、サイズ$h\times w$のイメージフィーチャーマップのすべてのグリッドで事前に定義された$k$ anchor boxなどだ。 しかし,本手法では,対象認識ヘッドに対して,学習対象の提案である総長さn$の固定スパースセットを提供し,分類と位置推定を行う。 HWk$(数十万まで)のハンドデザインのオブジェクト候補を$N$(例えば100)の学習可能な提案に排除することで、Sparse R-CNNはオブジェクト候補の設計と多対一のラベル割り当てに関連するすべての作業を完全に回避する。 さらに重要なことに、最終予測は、処理後の最大抑制なしに直接出力される。 Sparse R-CNNは精度、実行時間、トレーニング収束性能を、挑戦的なCOCOデータセット上で確立されたベースラインと同等に示す。例えば、標準3ドル/タイムで45.0 APを獲得し、ResNet-50 FPNモデルを使用して22fpsで実行することができる。 われわれの研究が、物体検知器の高密度以前の慣習を再考することを願っている。 コードはhttps://github.com/PeizeSun/SparseR-CNNで入手できる。

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