論文の概要: QueryDet: Cascaded Sparse Query for Accelerating High-Resolution Small Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09136v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 15:30:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 13:27:10.582306
• Title: QueryDet: Cascaded Sparse Query for Accelerating High-Resolution Small Object Detection
• Title（参考訳）: querydet:高分解能小型オブジェクト検出を高速化するカスケードスパースクエリ
• Authors: Chenhongyi Yang, Zehao Huang and Naiyan Wang
• Abstract要約: 特徴ピラミド系物体検出器の推論速度を高速化する新規なクエリ機構を提案する。 パイプラインはまず、低解像度特徴量上の小さな物体の粗い位置を予測し、高解像度特徴量を用いて正確な検出結果を算出する。 一般的なCOCOデータセットでは,検出mAPを1.0倍,mAPを2.0倍に改善し,高分解能推論速度を平均3.0倍に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.775203579232144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While general object detection with deep learning has achieved great success in the past few years, the performance and efficiency of detecting small objects are far from satisfactory. The most common and effective way to promote small object detection is to use high-resolution images or feature maps. However, both approaches induce costly computation since the computational cost grows squarely as the size of images and features increases. To get the best of two worlds, we propose QueryDet that uses a novel query mechanism to accelerate the inference speed of feature-pyramid based object detectors. The pipeline composes two steps: it first predicts the coarse locations of small objects on low-resolution features and then computes the accurate detection results using high-resolution features sparsely guided by those coarse positions. In this way, we can not only harvest the benefit of high-resolution feature maps but also avoid useless computation for the background area. On the popular COCO dataset, the proposed method improves the detection mAP by 1.0 and mAP-small by 2.0, and the high-resolution inference speed is improved to 3.0x on average. On VisDrone dataset, which contains more small objects, we create a new state-of-the-art while gaining a 2.3x high-resolution acceleration on average. Code is available at: https://github.com/ChenhongyiYang/QueryDet-PyTorch
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングを用いた汎用物体検出は,ここ数年で大成功を収めてきたが,小型物体の検出性能と効率性は十分とは程遠い。 小型物体検出を促進する最も一般的かつ効果的な方法は、高解像度画像や特徴地図を使用することである。 しかし,画像や特徴のサイズが大きくなるにつれて計算コストが正方形に大きくなるため,どちらの手法もコストのかかる計算を誘導する。 2つの世界を最大限に活用するために,特徴ピラミドに基づくオブジェクト検出器の推論速度を高速化する新しいクエリ機構を用いたQueryDetを提案する。 まず、小さなオブジェクトの粗い位置を低解像度の機能で予測し、その後、粗い位置によってあまり誘導されない高分解能機能を使用して、正確な検出結果を計算する。 このようにして,高分解能特徴マップの利点を享受できるだけでなく,背景領域の無駄な計算を回避できる。 一般的なCOCOデータセットでは,検出mAPを1.0倍,mAPを2.0倍に改善し,高分解能推論速度を平均3.0倍に向上する。 より小さなオブジェクトを含むVisDroneデータセットでは、平均2.3倍の高分解能加速を達成しながら、新しい最先端技術を作成する。 https://github.com/chenhongyiyang/querydet-pytorch

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