Fugu-MT 論文翻訳(概要): RMOPP: Robust Multi-Objective Post-Processing for Effective Object Detection

論文の概要: RMOPP: Robust Multi-Objective Post-Processing for Effective Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04582v1
Date: Tue, 9 Feb 2021 00:02:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-10 15:14:36.577936
Title: RMOPP: Robust Multi-Objective Post-Processing for Effective Object Detection
Title（参考訳）: RMOPP: 効果的なオブジェクト検出のためのロバストな多目的後処理
Authors: Mayuresh Savargaonkar, Abdallah Chehade and Samir Rawashdeh
Abstract要約: RMOPPは統計的に駆動された後処理アルゴリズムであり、精度とリコールの同時最適化を可能にする。 MS-COCOデータセットを用いて、YOLOv2上で魅力的なテストケースを提供する。
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: Over the last few decades, many architectures have been developed that harness the power of neural networks to detect objects in near real-time. Training such systems requires substantial time across multiple GPUs and massive labeled training datasets. Although the goal of these systems is generalizability, they are often impractical in real-life applications due to flexibility, robustness, or speed issues. This paper proposes RMOPP: A robust multi-objective post-processing algorithm to boost the performance of fast pre-trained object detectors with a negligible impact on their speed. Specifically, RMOPP is a statistically driven, post-processing algorithm that allows for simultaneous optimization of precision and recall. A unique feature of RMOPP is the Pareto frontier that identifies dominant possible post-processed detectors to optimize for both precision and recall. RMOPP explores the full potential of a pre-trained object detector and is deployable for near real-time predictions. We also provide a compelling test case on YOLOv2 using the MS-COCO dataset.
Abstract（参考訳）: 過去数十年間、ニューラルネットワークの力を利用して物体をほぼリアルタイムで検出する多くのアーキテクチャが開発されてきた。このようなシステムのトレーニングには、複数のGPUと大量のラベル付きトレーニングデータセットにかなりの時間を要する。これらのシステムの目標は汎用性であるが、柔軟性、堅牢性、スピードの問題などにより、現実のアプリケーションでは実用的でないことが多い。本稿では,RMOPPを提案する: 高速な事前学習対象検出器の性能を高速に向上する,頑健な多目的後処理アルゴリズムを提案する。特に、rmoppは、精度とリコールの同時最適化を可能にする統計駆動後処理アルゴリズムである。 RMOPPのユニークな特徴は、精度とリコールの両方を最適化するために支配的な後処理検出器を識別するParetoフロンティアです。 RMOPPは、事前訓練された物体検出器の完全なポテンシャルを探索し、ほぼリアルタイムで予測できる。また、MS-COCOデータセットを用いてYOLOv2上で魅力的なテストケースを提供する。

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