論文の概要: Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate
Single-Shot Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01724v5
- Date: Thu, 18 May 2023 15:33:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 21:19:59.672990
- 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: 本稿では,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。
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）: 22.817918566911203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes 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 weakened as deeper backbones with more layers are used. In addition,
it cannot keep up accurate detection of both small and large objects at the
same time. To address these issues, 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. 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 CORE purification in both top-down and bottom-up
pathways can be finished in only a few iterations. (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 the UAVDT17 and MS COCO
datasets. Code is available at https://github.com/pingyang1117/PRBNet_PyTorch.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,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。
また、小型物体と大型物体の両方を同時に正確に検出することは不可能である。
これら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)融合とそれに伴う改善により、高精度なローカライズのための高品質な特徴を維持するための新しい並列FP構造を提案する。
1) ボトムアップ融合モジュール (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。
トップダウン経路とボトムアップ経路の両方でのCORE浄化は、ほんの数イテレーションで完了する。
(4) COREに残留設計を追加することで、より深い、より軽いバックボーンでのトレーニングや統合が容易になる新しいRe-COREモジュールが実現される。
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。
コードはhttps://github.com/pingyang1117/prbnet_pytorchで入手できる。
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