論文の概要: ST-DETR: Spatio-Temporal Object Traces Attention Detection Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05887v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 07:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:42:09.687044
• Title: ST-DETR: Spatio-Temporal Object Traces Attention Detection Transformer
• Title（参考訳）: ST-DETR:時空間オブジェクトトレースアテンション検出変換器
• Authors: Eslam Mohamed and Ahmad El-Sallab
• Abstract要約: 本研究では,時間的フレーム列からのオブジェクト検出のための時空間変換器アーキテクチャを提案する。 両次元にまたがる特徴相関を利用するために, 注意機構をフルに活用する。 その結果,KITTI MODデータセットでは5%のmAP改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4366811507669124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose ST-DETR, a Spatio-Temporal Transformer-based architecture for object detection from a sequence of temporal frames. We treat the temporal frames as sequences in both space and time and employ the full attention mechanisms to take advantage of the features correlations over both dimensions. This treatment enables us to deal with frames sequence as temporal object features traces over every location in the space. We explore two possible approaches; the early spatial features aggregation over the temporal dimension, and the late temporal aggregation of object query spatial features. Moreover, we propose a novel Temporal Positional Embedding technique to encode the time sequence information. To evaluate our approach, we choose the Moving Object Detection (MOD)task, since it is a perfect candidate to showcase the importance of the temporal dimension. Results show a significant 5% mAP improvement on the KITTI MOD dataset over the 1-step spatial baseline.
• Abstract（参考訳）: 時間的フレーム列からのオブジェクト検出のための時空間トランスフォーマーアーキテクチャST-DETRを提案する。 時間的フレームを空間と時間の両方のシーケンスとして扱い、両方の次元における特徴相関を生かした完全な注意機構を用いる。 この処理により、時間的対象が空間内のすべての位置をトレースするので、フレームシーケンスを処理できる。 初期の空間的特徴を時間的次元上でアグリゲーションする手法と,オブジェクトクエリ空間的特徴の遅い時間的アグリゲーションについて検討する。 さらに,時系列情報をエンコードする新しい時間的位置埋め込み手法を提案する。 提案手法を評価するために,時間次元の重要性を示すのに最適な候補であるため,移動物体検出(MOD)タスクを選択する。 その結果,KITTI MODデータセットでは1段階の空間ベースラインよりも5%のmAP改善が見られた。

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