論文の概要: An Improvement of Object Detection Performance using Multi-step Machine Learnings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07571v1
• Date: Tue, 19 Jan 2021 11:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 11:19:36.162112
• Title: An Improvement of Object Detection Performance using Multi-step Machine Learnings
• Title（参考訳）: 多段階機械学習による物体検出性能の向上
• Authors: Tomoe Kishimoto, Masahiko Saito, Junichi Tanaka, Yutaro Iiyama, Ryu Sawada and Koji Terashi
• Abstract要約: 本稿では,キャリブレーションモデルと呼ばれる後処理ステップを導入するマルチステップ概念に基づく物体検出の強化について述べる。 キャリブレーションモデルは畳み込みニューラルネットワークで構成され、入力のドメイン知識に基づいてリッチなコンテキスト情報を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Connecting multiple machine learning models into a pipeline is effective for handling complex problems. By breaking down the problem into steps, each tackled by a specific component model of the pipeline, the overall solution can be made accurate and explainable. This paper describes an enhancement of object detection based on this multi-step concept, where a post-processing step called the calibration model is introduced. The calibration model consists of a convolutional neural network, and utilizes rich contextual information based on the domain knowledge of the input. Improvements of object detection performance by 0.8-1.9 in average precision metric over existing object detectors have been observed using the new model.
• Abstract（参考訳）: 複数の機械学習モデルをパイプラインに接続することは、複雑な問題に対処するのに有効である。 問題をステップに分割することで、それぞれがパイプラインの特定のコンポーネントモデルに取り組まれ、全体的なソリューションを正確かつ説明可能である。 本稿では,キャリブレーションモデルと呼ばれる後処理ステップを導入するマルチステップ概念に基づく物体検出の強化について述べる。 キャリブレーションモデルは畳み込みニューラルネットワークで構成され、入力のドメイン知識に基づいてリッチなコンテキスト情報を利用する。 既存の物体検出器よりも平均精度の0.8-1.9倍の物体検出性能の向上が観測されている。

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