Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deformable Capsules for Object Detection

論文の概要: Deformable Capsules for Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05031v3
Date: Sun, 28 Jul 2024 00:22:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 23:24:35.027197
Title: Deformable Capsules for Object Detection
Title（参考訳）: オブジェクト検出のための変形可能なカプセル
Authors: Rodney Lalonde, Naji Khosravan, Ulas Bagci,
Abstract要約: 我々は,コンピュータビジョンにおいて重要な問題である物体検出に対処するために,新しいカプセルネットワーク,変形可能なカプセル(textitDeformCaps)を導入した。提案手法は,本論文において,オブジェクト検出のためのカプセルネットワークを構築するために,効率よくスケールアップできることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.702343116848637
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Capsule networks promise significant benefits over convolutional networks by storing stronger internal representations, and routing information based on the agreement between intermediate representations' projections. Despite this, their success has been limited to small-scale classification datasets due to their computationally expensive nature. Though memory efficient, convolutional capsules impose geometric constraints that fundamentally limit the ability of capsules to model the pose/deformation of objects. Further, they do not address the bigger memory concern of class-capsules scaling up to bigger tasks such as detection or large-scale classification. In this study, we introduce a new family of capsule networks, deformable capsules (\textit{DeformCaps}), to address a very important problem in computer vision: object detection. We propose two new algorithms associated with our \textit{DeformCaps}: a novel capsule structure (\textit{SplitCaps}), and a novel dynamic routing algorithm (\textit{SE-Routing}), which balance computational efficiency with the need for modeling a large number of objects and classes, which have never been achieved with capsule networks before. We demonstrate that the proposed methods efficiently scale up to create the first-ever capsule network for object detection in the literature. Our proposed architecture is a one-stage detection framework and it obtains results on MS COCO which are on par with state-of-the-art one-stage CNN-based methods, while producing fewer false positive detection, generalizing to unusual poses/viewpoints of objects.
Abstract（参考訳）: カプセルネットワークは、より強力な内部表現を格納し、中間表現のプロジェクション間の合意に基づいてルーティング情報をルーティングすることで、畳み込みネットワークよりも大きな利益を約束する。それにもかかわらず、彼らの成功は計算的に高価な性質のため、小規模の分類データセットに限られている。記憶効率は良いが、畳み込みカプセルは、物体のポーズ/変形をモデル化するカプセルの能力を根本的に制限する幾何学的な制約を課す。さらに、検出や大規模分類といった大きなタスクにスケールアップするクラスカプセルのメモリ上の問題にも対処していない。本研究では、コンピュータビジョンにおいて重要な問題である物体検出に対処するために、新しいカプセルネットワーク、変形可能なカプセル(\textit{DeformCaps})を導入する。本稿では,新しいカプセル構造 (\textit{SplitCaps}) と新しい動的ルーティングアルゴリズム (\textit{SE-Routing}) の2つの新しいアルゴリズムを提案する。提案手法は,本論文において,オブジェクト検出のためのカプセルネットワークを構築するために,効率よくスケールアップできることを実証する。提案アーキテクチャは1段階検出フレームワークであり,MS COCOは最先端の1段階CNN手法と同等であり,偽陽性検出は少なく,オブジェクトの異常なポーズ・ビューポイントに一般化する。

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