論文の概要: CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00420v1
- Date: Thu, 1 Jul 2021 13:05:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-02 18:15:15.494268
- Title: CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection
- Title（参考訳）: CBNetV2:オブジェクト検出のための複合バックボーンネットワークアーキテクチャ
- Authors: Tingting Liang, Xiaojie Chu, Yudong Liu, Yongtao Wang, Zhi Tang, Wei
Chu, Jingdong Chen, Haibing Ling
- Abstract要約: 本稿では,既存のオープンソースのトレーニング済みバックボーンの構成を組み込んだ新しいバックボーンネットワークCBNetV2を提案する。
CBNetV2アーキテクチャは、複合接続を介して接続される複数の同一のバックボーンをグループ化する。
CBNetV2は追加の事前訓練がなければ、1段と2段の検出器を含むメインストリームの検出器とアンカーベースとアンカーフリーの検出器に統合できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.7661368832707
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Modern top-performing object detectors depend heavily on backbone networks,
whose advances bring consistent performance gains through exploring more
effective network structures. However, designing or searching for a new
backbone and pre-training it on ImageNet may require a large number of
computational resources, making it costly to obtain better detection
performance. In this paper, we propose a novel backbone network, namely
CBNetV2, by constructing compositions of existing open-sourced pre-trained
backbones. In particular, CBNetV2 architecture groups multiple identical
backbones, which are connected through composite connections. We also propose a
better training strategy with the Assistant Supervision for CBNet-based
detectors. Without additional pre-training, CBNetV2 can be integrated into
mainstream detectors, including one-stage and two-stage detectors, as well as
anchor-based and anchor-free-based ones, and significantly improve their
performance by more than 3.0% AP over the baseline on COCO. Also, experiments
provide strong evidence showing that composite backbones are more efficient and
resource-friendly than pre-trained wider and deeper networks, including
manual-based and NAS-based, as well as CNN-based and Transformer-based ones.
Particularly, with single-model and single-scale testing, our HTC Dual-Swin-B
achieves 58.6% box AP and 51.1% mask AP on COCO test-dev, which is
significantly better than the state-of-the-art result (i.e., 57.7% box AP and
50.2% mask AP) achieved by a stronger baseline HTC++ with a larger backbone
Swin-L. Code will be released at https://github.com/VDIGPKU/CBNetV2.
- Abstract（参考訳）: 現代のトップパフォーマンスオブジェクト検出器はバックボーンネットワークに大きく依存しており、その進歩はより効率的なネットワーク構造を探索することで一貫した性能向上をもたらす。
しかし、新しいバックボーンを設計してimagenetで事前トレーニングするには大量の計算リソースが必要となり、より良い検出性能を得るのにコストがかかる。
本稿では,既存のオープンソースの学習済みバックボーンの構成を組み込んだ新しいバックボーンネットワークCBNetV2を提案する。
特にCBNetV2アーキテクチャは、複合接続を介して接続される複数の同一のバックボーンをグループ化する。
また、CBNetベースの検出器のためのAssistant Supervisionによるより良いトレーニング戦略を提案する。
CBNetV2は追加の事前訓練がなければ、1段と2段の検出器を含むメインストリームの検出器とアンカーベースとアンカーフリーベースの検出器に組み込むことができ、COCOのベースライン上での性能は3.0%以上向上する。
また、複合バックボーンは、手動ベースやNASベース、CNNベースやTransformerベースなど、トレーニング済みのより広いネットワークよりも効率的でリソースフレンドリであることを示す強力な証拠を提供する。
特に、シングルモデルとシングルスケールのテストでは、HTC Dual-Swin-Bが58.6%のボックスAPと51.1%のマスクAPをCOCOテストデブで達成しています。これは最先端の結果(57.7%のボックスAPと50.2%のマスクAP)よりもはるかに優れています。
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