論文の概要: Efficient DETR: Improving End-to-End Object Detector with Dense Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01318v1
• Date: Sat, 3 Apr 2021 06:14:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:40:23.769865
• Title: Efficient DETR: Improving End-to-End Object Detector with Dense Prior
• Title（参考訳）: 効率的なDETR:Dense Priorによるエンドツーエンドオブジェクト検出器の改善
• Authors: Zhuyu Yao, Jiangbo Ai, Boxun Li, Chi Zhang
• Abstract要約: エンドツーエンドのオブジェクト検出のためのシンプルで効率的なパイプラインであるEfficient DETRを提案します。 密度検出とスパースセット検出の両方を利用することで、効率的なdetrはオブジェクトコンテナを初期化する前に密度を活用する。 MS COCOで行った実験により,3つのエンコーダ層と1つのデコーダ層しか持たない手法が,最先端のオブジェクト検出手法と競合する性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.348184873564071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recently proposed end-to-end transformer detectors, such as DETR and Deformable DETR, have a cascade structure of stacking 6 decoder layers to update object queries iteratively, without which their performance degrades seriously. In this paper, we investigate that the random initialization of object containers, which include object queries and reference points, is mainly responsible for the requirement of multiple iterations. Based on our findings, we propose Efficient DETR, a simple and efficient pipeline for end-to-end object detection. By taking advantage of both dense detection and sparse set detection, Efficient DETR leverages dense prior to initialize the object containers and brings the gap of the 1-decoder structure and 6-decoder structure. Experiments conducted on MS COCO show that our method, with only 3 encoder layers and 1 decoder layer, achieves competitive performance with state-of-the-art object detection methods. Efficient DETR is also robust in crowded scenes. It outperforms modern detectors on CrowdHuman dataset by a large margin.
• Abstract（参考訳）: DETRやDeformable DETRのような最近提案されたエンドツーエンドのトランスフォーマー検出器は、6つのデコーダ層を積み重ねてオブジェクトクエリを反復的に更新するカスケード構造を持つ。 本稿では、オブジェクトクエリや参照ポイントを含むオブジェクトコンテナのランダム初期化が、主に複数のイテレーションの要求に対するものであることを示す。 そこで本研究では,エンドツーエンドオブジェクト検出のための簡易かつ効率的なパイプラインであるEfficient DETRを提案する。 密度検出とスパースセット検出の両方を利用することで、効率的なdetrはオブジェクトコンテナの初期化の前に密度を活用し、1デコーダ構造と6デコーダ構造のギャップをもたらす。 MS COCOで行った実験により,3つのエンコーダ層と1つのデコーダ層しか持たない手法が,最先端のオブジェクト検出手法と競合する性能を発揮することが示された。 効率的なDETRは、混雑したシーンでも堅牢である。 これは、CrowdHumanデータセット上の現代の検出器を大きなマージンで上回る。

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