論文の概要: Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate
Single-Shot Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01724v1
- Date: Thu, 3 Dec 2020 06:51:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 14:57:06.990347
- Title: Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate
Single-Shot Object Detection
- Title（参考訳）: 単ショット物体検出のための並列残差二フュージョン特徴ピラミッドネットワーク
- Authors: Ping-Yang Chen, Ming-Ching Chang, Jun-Wei Hsieh, Yong-Sheng Chen
- Abstract要約: そこで本稿では,双方向(トップダウンおよびボトムアップ)融合を用いた新しい並列FP構造を提案する。
提案するネットワークは,UAVDT17およびMS COCOデータセット上での最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.756128578507374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose the Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network (PRB-FPN)
for fast and accurate single-shot object detection. Feature Pyramid (FP) is
widely used in recent visual detection, however the top-down pathway of FP
cannot preserve accurate localization due to pooling shifting. The advantage of
FP is weaken as deeper backbones with more layers are used. To address this
issue, we propose a new parallel FP structure with bi-directional (top-down and
bottom-up) fusion and associated improvements to retain high-quality features
for accurate localization. Our method is particularly suitable for detecting
small objects. We provide the following design improvements: (1) A parallel
bifusion FP structure with a Bottom-up Fusion Module (BFM) to detect both small
and large objects at once with high accuracy. (2) A COncatenation and
RE-organization (CORE) module provides a bottom-up pathway for feature fusion,
which leads to the bi-directional fusion FP that can recover lost information
from lower-layer feature maps. (3) The CORE feature is further purified to
retain richer contextual information. Such purification is performed with CORE
in a few iterations in both top-down and bottom-up pathways. (4) The adding of
a residual design to CORE leads to a new Re-CORE module that enables easy
training and integration with a wide range of (deeper or lighter) backbones.
The proposed network achieves state-of-the-art performance on UAVDT17 and MS
COCO datasets.
- Abstract（参考訳）: 高速かつ高精度な単発物体検出のための並列残差二フュージョン特徴ピラミッドネットワーク(PRB-FPN)を提案する。
特徴ピラミッド (FP) は近年の視覚的検出において広く用いられているが, FP のトップダウン経路はプールシフトによる正確な位置決めを保たない。
FPの利点は、より多くの層を持つ深いバックボーンを使用することによって弱まる。
この問題に対処するために,双方向(トップダウンおよびボトムアップ)融合と関連する改良を加えて,高精度なローカライゼーションを実現するための並列FP構造を提案する。
本手法は小型物体の検出に好適である。
1) ボトムアップ・フュージョン・モジュール (BFM) を用いた並列拡散FP構造を用いて, 小型・大型両方の物体を同時に高精度に検出する。
2) 結合再編成(core)モジュールは,機能融合のためのボトムアップ経路を提供し,低層特徴マップから失われた情報を復元する双方向融合fpを実現する。
(3) CORE 機能はよりリッチなコンテキスト情報を保持するためにさらに浄化される。
このような浄化は、トップダウンとボトムアップの両方の経路において、COREで数回繰り返し実行される。
(4) COREへの残留設計の追加は、広範囲(ディーパーまたは軽量)のバックボーンとのトレーニングと統合を容易にする新しいRe-COREモジュールにつながる。
提案ネットワークは,UAVDT17およびMS COCOデータセットの最先端性能を実現する。
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