論文の概要: Towards Better Object Detection in Scale Variation with Adaptive Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03265v2
• Date: Wed, 9 Dec 2020 13:43:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 06:10:50.614159
• Title: Towards Better Object Detection in Scale Variation with Adaptive Feature Selection
• Title（参考訳）: 適応的特徴選択を用いたスケール変動における物体検出の改善
• Authors: Zehui Gong, Dong Li
• Abstract要約: チャネル次元の多レベル表現を融合する方法を自動学習する新しい適応的特徴選択モジュール(AFSM)を提案する。 これは、特徴ピラミッド構造を持つ検出器の性能を著しく向上させる。 クラス不均衡問題に対処するために,クラス対応サンプリング機構(CASM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5352273012717044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is a common practice to exploit pyramidal feature representation to tackle the problem of scale variation in object instances. However, most of them still predict the objects in a certain range of scales based solely or mainly on a single-level representation, yielding inferior detection performance. To this end, we propose a novel adaptive feature selection module (AFSM), to automatically learn the way to fuse multi-level representations in the channel dimension, in a data-driven manner. It significantly improves the performance of the detectors that have a feature pyramid structure, while introducing nearly free inference overhead. Moreover, a class-aware sampling mechanism (CASM) is proposed to tackle the class imbalance problem, by re-weighting the sampling ratio to each of the training images, based on the statistical characteristics of each class. This is crucial to improve the performance of the minor classes. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method, with 83.04% mAP at 15.96 FPS on the VOC dataset, and 39.48% AP on the VisDrone-DET validation subset, respectively, outperforming other state-of-the-art detectors considerably. The code is available at https://github.com/ZeHuiGong/AFSM.git.
• Abstract（参考訳）: ピラミッド型特徴表現を利用して、オブジェクトインスタンスのスケール変動の問題に取り組むのが一般的である。 しかし、それらのほとんどは、単独または主にシングルレベルの表現に基づいて、一定の範囲のスケールでオブジェクトを予測し、検出性能が劣る。 そこで本研究では,チャネル次元におけるマルチレベル表現の融合をデータ駆動方式で自動学習する適応的特徴選択モジュール(afsm)を提案する。 これは特徴ピラミッド構造を持つ検出器の性能を大幅に改善し、ほとんど自由な推論オーバーヘッドを導入した。 さらに,各授業の統計特性に基づいて,各トレーニング画像に対するサンプリング比率を再重み付けすることにより,クラス不均衡問題に対処するためのクラス認識サンプリング機構(CASM)を提案する。 これはマイナークラスのパフォーマンスを改善するために重要です。 実験の結果,VOCデータセットでは83.04% mAPが15.96 FPS,VisDrone-DET検証サブセットでは39.48%,他の最先端検出器では39.48%であった。 コードはhttps://github.com/ZeHuiGong/AFSM.gitで入手できる。

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