論文の概要: Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10852v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 17:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 14:01:14.593687
• Title: Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection
• Title（参考訳）: Pix2seq:オブジェクト検出のための言語モデリングフレームワーク
• Authors: Ting Chen, Saurabh Saxena, Lala Li, David J. Fleet, Geoffrey Hinton
• Abstract要約: Pix2Seqはオブジェクト検出のためのシンプルで汎用的なフレームワークである。 我々はニューラルネットをトレーニングし、画像を認識し、所望のシーケンスを生成する。 私たちのアプローチは主に、ニューラルネットワークがオブジェクトの場所と場所を知っていれば、その読み方を教える必要がある、という直感に基づいています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.788663431798588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents Pix2Seq, a simple and generic framework for object detection. Unlike existing approaches that explicitly integrate prior knowledge about the task, we simply cast object detection as a language modeling task conditioned on the observed pixel inputs. Object descriptions (e.g., bounding boxes and class labels) are expressed as sequences of discrete tokens, and we train a neural net to perceive the image and generate the desired sequence. Our approach is based mainly on the intuition that if a neural net knows about where and what the objects are, we just need to teach it how to read them out. Beyond the use of task-specific data augmentations, our approach makes minimal assumptions about the task, yet it achieves competitive results on the challenging COCO dataset, compared to highly specialized and well optimized detection algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オブジェクト検出のためのシンプルで汎用的なフレームワークPix2Seqを提案する。 タスクに関する事前知識を明示的に統合する既存のアプローチとは異なり、観察された画素入力に条件付き言語モデリングタスクとしてオブジェクト検出を単純にキャストする。 オブジェクト記述(バウンディングボックスやクラスラベルなど)は離散トークンのシーケンスとして表現され、ニューラルネットワークをトレーニングしてイメージを認識し、所望のシーケンスを生成する。 私たちのアプローチは主に、ニューラルネットワークがオブジェクトの場所と場所を知っていれば、その読み方を教える必要がある、という直感に基づいています。 タスク固有のデータ拡張の他に、我々のアプローチではタスクについて最小限の仮定を行うが、高度に専門的で最適化された検出アルゴリズムと比較して、困難なCOCOデータセット上での競合的な結果が得られる。

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