論文の概要: CvT-ASSD: Convolutional vision-Transformer Based Attentive Single Shot MultiBox Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12364v1
• Date: Sun, 24 Oct 2021 06:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 13:39:16.262250
• Title: CvT-ASSD: Convolutional vision-Transformer Based Attentive Single Shot MultiBox Detector
• Title（参考訳）: cvt-assd:畳み込み視覚変換器に基づく注意型単発マルチボックス検出器
• Authors: Weiqiang Jin, Hang Yu, Hang Yu
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.656374849760734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the success of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) in natural language process (NLP), the multi-head attention transformer has been more and more prevalent in computer-vision researches (CV). However, it still remains a challenge for researchers to put forward complex tasks such as vision detection and semantic segmentation. Although multiple Transformer-Based architectures like DETR and ViT-FRCNN have been proposed to complete object detection task, they inevitably decreases discrimination accuracy and brings down computational efficiency caused by the enormous learning parameters and heavy computational complexity incurred by the traditional self-attention operation. In order to alleviate these issues, we present a novel object detection architecture, named Convolutional vision Transformer Based Attentive Single Shot MultiBox Detector (CvT-ASSD), that built on the top of Convolutional vision Transormer (CvT) with the efficient Attentive Single Shot MultiBox Detector (ASSD). We provide comprehensive empirical evidence showing that our model CvT-ASSD can leads to good system efficiency and performance while being pretrained on large-scale detection datasets such as PASCAL VOC and MS COCO. Code has been released on public github repository at https://github.com/albert-jin/CvT-ASSD.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)におけるトランスフォーマー(bert)からの双方向エンコーダ表現の成功により、コンピュータビジョン研究(cv)においてマルチヘッドアテンショントランスフォーマがより普及してきた。 しかし、研究者が視覚検出やセマンティックセグメンテーションといった複雑なタスクを遂行することは依然として課題である。 DETRやViT-FRCNNのような複数のトランスフォーマーベースのアーキテクチャがオブジェクト検出タスクの完了のために提案されているが、識別精度は必然的に低下し、従来の自己注意操作によって生じる膨大な学習パラメータと重い計算複雑性に起因する計算効率が低下する。 これらの問題を緩和するために,コンボリューショナル・ビジョン・トランスフォーマー(CvT-ASSD)という,効率的なコンボリューショナル・シングル・ショット・マルチボックス・ディテクタ(ASSD)を備えた,コンボリューショナル・ビジョン・トランスオーマー(CvT)上に構築された新しいオブジェクト検出アーキテクチャを提案する。 我々は,我々のモデルであるCvT-ASSDが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できることを示す総合的な実証的証拠を提供する。 コードはhttps://github.com/albert-jin/CvT-ASSDの公開githubリポジトリでリリースされた。

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