論文の概要: ViDT: An Efficient and Effective Fully Transformer-based Object Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03921v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 06:32:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 14:11:53.078452
• Title: ViDT: An Efficient and Effective Fully Transformer-based Object Detector
• Title（参考訳）: ViDT: 完全変圧器を用いたオブジェクト検出器
• Authors: Hwanjun Song, Deqing Sun, Sanghyuk Chun, Varun Jampani, Dongyoon Han, Byeongho Heo, Wonjae Kim, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 検出変換器は、オブジェクト検出のための最初のエンドツーエンド学習システムである。 視覚変換器は、画像分類のための最初の完全変換器ベースのアーキテクチャである。 本稿では、視覚・検出変換器(ViDT)を統合し、効果的で効率的な物体検出装置を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.71746903042968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers are transforming the landscape of computer vision, especially for recognition tasks. Detection transformers are the first fully end-to-end learning systems for object detection, while vision transformers are the first fully transformer-based architecture for image classification. In this paper, we integrate Vision and Detection Transformers (ViDT) to build an effective and efficient object detector. ViDT introduces a reconfigured attention module to extend the recent Swin Transformer to be a standalone object detector, followed by a computationally efficient transformer decoder that exploits multi-scale features and auxiliary techniques essential to boost the detection performance without much increase in computational load. Extensive evaluation results on the Microsoft COCO benchmark dataset demonstrate that ViDT obtains the best AP and latency trade-off among existing fully transformer-based object detectors, and achieves 49.2AP owing to its high scalability for large models. We will release the code and trained models athttps://github.com/naver-ai/vidt
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、特に認識タスクにおいて、コンピュータビジョンのランドスケープを変えつつある。 検出トランスフォーマーは物体検出のための最初のエンドツーエンド学習システムであり、視覚トランスフォーマーは画像分類のための最初の完全トランスフォーマーベースのアーキテクチャである。 本稿では、視覚・検出変換器(ViDT)を統合し、効果的で効率的な物体検出装置を構築する。 vidtは再構成されたアテンションモジュールを導入して、最近のswainトランスをスタンドアロンオブジェクト検出器に拡張し、さらにマルチスケール機能や補助技術を活用した計算効率の高いトランスフォーマデコーダを導入し、計算負荷を大きく増加させることなく検出性能を向上させる。 Microsoft COCOベンチマークデータセットの大規模な評価結果は、ViDTが既存の完全トランスフォーマーベースのオブジェクト検出器の中で最高のAPとレイテンシのトレードオフを取得し、大規模モデルのスケーラビリティのために49.2APを達成したことを示している。 コードとトレーニングされたモデルをhttps://github.com/naver-ai/vidtでリリースします。

関連論文リスト

• Hierarchical Point Attention for Indoor 3D Object Detection [111.04397308495618]
  本研究は、点ベース変圧器検出器の汎用階層設計として、2つの新しい注意操作を提案する。 まず、よりきめ細かい特徴学習を可能にするために、シングルスケールの入力機能からマルチスケールトークンを構築するマルチスケール注意(MS-A)を提案する。 第2に,適応型アテンション領域を持つサイズ適応型ローカルアテンション(Local-A)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-06T18:52:12Z)
• HiViT: Hierarchical Vision Transformer Meets Masked Image Modeling [126.89573619301953]
  我々はHiViT(Hierarchical ViT)という階層型視覚変換器の新しい設計を提案する。 HiViTはMIMで高い効率と優れたパフォーマンスを享受する。 ImageNet-1K上でMAEを実行する場合、HiViT-BはViT-Bよりも0.6%精度が向上し、Swin-Bよりも1.9$times$スピードアップしたと報告している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T09:34:44Z)
• Integral Migrating Pre-trained Transformer Encoder-decoders for Visual Object Detection [78.2325219839805]
  imTEDは、数発のオブジェクト検出の最先端を最大7.6%改善する。 MS COCOデータセットの実験は、imTEDが一貫してそのデータセットを2.8%上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T15:11:20Z)
• An Extendable, Efficient and Effective Transformer-based Object Detector [95.06044204961009]
  我々は、視覚・検出変換器(ViDT)を統合し、効果的で効率的な物体検出装置を構築する。 ViDTは、最近のSwin Transformerをスタンドアロンのオブジェクト検出器に拡張するために、再構成されたアテンションモジュールを導入した。 オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションのための共同タスク学習をサポートするために、ViDT+に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-17T09:27:45Z)
• Searching Intrinsic Dimensions of Vision Transformers [6.004704152622424]
  我々は,物体検出などの複雑な視覚タスクに対して,視覚変換器のバックボーンを刈り取る方法であるSiDTを提案する。 CIFAR-100とCOCOデータセットの実験は、刈り取られた20%または40%の次元/パラメータを持つバックボーンが、未刈取モデルと同じような、あるいはそれ以上のパフォーマンスを持つことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T05:16:35Z)
• Iwin: Human-Object Interaction Detection via Transformer with Irregular Windows [57.00864538284686]
  Iwin Transformerは階層型トランスフォーマーで、不規則ウィンドウ内でトークン表現学習とトークン集約を行う。 Iwin Transformerの有効性と効率を,2つの標準HOI検出ベンチマークデータセットで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-20T12:04:50Z)
• CvT-ASSD: Convolutional vision-Transformer Based Attentive Single Shot MultiBox Detector [15.656374849760734]
  本稿では、CvT-ASSD(Convolutional Vision Transformer Based Attentive Single Shot MultiBox Detector)という新しいオブジェクト検出アーキテクチャを提案する。 当社のモデルであるCvT-ASSDは,PASCAL VOCやMS COCOなどの大規模検出データセットで事前学習しながら,システム効率と性能を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T06:45:33Z)
• Toward Transformer-Based Object Detection [12.704056181392415]
  ビジョントランスフォーマーは、共通の検出タスクヘッドによってバックボーンとして使用することができ、競合するCOCO結果を生成する。 vit-frcnnは、大きな事前訓練能力と高速微調整性能を含むトランスフォーマーに関連するいくつかの既知の特性を示す。 ViT-FRCNNは、オブジェクト検出などの複雑な視覚タスクの純粋なトランスフォーマーソリューションへの重要なステップストーンであると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T22:33:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。