Fugu-MT 論文翻訳(概要): Small Object Detection Based on Modified FSSD and Model Compression

論文の概要: Small Object Detection Based on Modified FSSD and Model Compression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10503v1
Date: Tue, 24 Aug 2021 03:20:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-25 20:28:39.799634
Title: Small Object Detection Based on Modified FSSD and Model Compression
Title（参考訳）: 修正FSSDとモデル圧縮に基づく小型物体検出
Authors: Qingcai Wang, Hao Zhang, Xianggong Hong, and Qinqin Zhou
Abstract要約: 本稿では,FSSDに基づく小型物体検出アルゴリズムを提案する。計算コストと記憶空間を削減するため, モデル圧縮を実現するためにプルーニングを行う。アルゴリズムの平均精度(mAP)は、PASCAL VOCで80.4%、GTX1080tiで59.5 FPSに達する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.387639662781843
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Small objects have relatively low resolution, the unobvious visual features which are difficult to be extracted, so the existing object detection methods cannot effectively detect small objects, and the detection speed and stability are poor. Thus, this paper proposes a small object detection algorithm based on FSSD, meanwhile, in order to reduce the computational cost and storage space, pruning is carried out to achieve model compression. Firstly, the semantic information contained in the features of different layers can be used to detect different scale objects, and the feature fusion method is improved to obtain more information beneficial to small objects; secondly, batch normalization layer is introduced to accelerate the training of neural network and make the model sparse; finally, the model is pruned by scaling factor to get the corresponding compressed model. The experimental results show that the average accuracy (mAP) of the algorithm can reach 80.4% on PASCAL VOC and the speed is 59.5 FPS on GTX1080ti. After pruning, the compressed model can reach 79.9% mAP, and 79.5 FPS in detection speed. On MS COCO, the best detection accuracy (APs) is 12.1%, and the overall detection accuracy is 49.8% AP when IoU is 0.5. The algorithm can not only improve the detection accuracy of small objects, but also greatly improves the detection speed, which reaches a balance between speed and accuracy.
Abstract（参考訳）: 小物体の分解能は比較的低く, 抽出が困難であり, 既存の物体検出法では小物体を効果的に検出することができず, 検出速度や安定性は低い。そこで本研究では,FSSDに基づく小型物体検出アルゴリズムを提案する。まず、異なるレイヤの特徴に含まれる意味情報を異なるスケールオブジェクトの検出に用いることができ、また、特徴融合法を改善して、小さなオブジェクトに有益なより多くの情報を得ることができ、第2に、ニューラルネットワークのトレーニングを加速し、モデルをスパースにするためにバッチ正規化層を導入し、最後に、スケール係数によってモデルを切断して対応する圧縮モデルを得る。実験の結果、アルゴリズムの平均精度(mAP)はPASCAL VOCで80.4%、速度はGTX1080tiで59.5 FPSに達することが示された。刈り取り後、圧縮されたモデルは79.9% mAP、79.5 FPSの速度で到達できる。 MS COCOでは、最良の検出精度(APs)は12.1%であり、全体的な検出精度はIoUが0.5のとき49.8%である。このアルゴリズムは、小型物体の検出精度を向上させるだけでなく、検出速度を大幅に向上させ、速度と精度のバランスをとることができる。

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