Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Object Detection with Multi-input Multi-output Faster R-CNN

論文の概要: Robust Object Detection with Multi-input Multi-output Faster R-CNN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13065v1
Date: Thu, 25 Nov 2021 12:59:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-29 16:45:31.413306
Title: Robust Object Detection with Multi-input Multi-output Faster R-CNN
Title（参考訳）: 多出力マルチ出力高速R-CNNによるロバスト物体検出
Authors: Sebastian Cygert, Andrzej Czyzewski
Abstract要約: 本研究は、汎用的なFaster R-CNNモデルを用いたオブジェクト検出のタスクに対して、MIMO(multi-input multi-output architecture)を適用した。 MIMOは強力な特徴表現の構築を可能にし、入力/出力ペアを2つだけ使う場合、非常に競争力のある精度を得る。また、0.5%追加のモデルパラメータを追加し、標準のFaster R-CNNと比較して推論時間を15.9%向上させた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9823962001574182
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent years have seen impressive progress in visual recognition on many benchmarks, however, generalization to the real-world in out-of-distribution setting remains a significant challenge. A state-of-the-art method for robust visual recognition is model ensembling. however, recently it was shown that similarly competitive results could be achieved with a much smaller cost, by using multi-input multi-output architecture (MIMO). In this work, a generalization of the MIMO approach is applied to the task of object detection using the general-purpose Faster R-CNN model. It was shown that using the MIMO framework allows building strong feature representation and obtains very competitive accuracy when using just two input/output pairs. Furthermore, it adds just 0.5\% additional model parameters and increases the inference time by 15.9\% when compared to the standard Faster R-CNN. It also works comparably to, or outperforms the Deep Ensemble approach in terms of model accuracy, robustness to out-of-distribution setting, and uncertainty calibration when the same number of predictions is used. This work opens up avenues for applying the MIMO approach in other high-level tasks such as semantic segmentation and depth estimation.
Abstract（参考訳）: 近年、多くのベンチマークで視覚認識が著しく進歩しているが、配布外設定での現実世界への一般化は大きな課題である。堅牢な視覚認識のための最先端の手法はモデルアンサンブルである。しかし、近年、MIMO(Multi-Input Multi-output Architecture)を用いることで、同様の競合的な結果が得られることが示されている。本研究では,MIMO手法の一般化を汎用的なFaster R-CNNモデルを用いたオブジェクト検出のタスクに適用する。 MIMOフレームワークを使うことで、強力な特徴表現を構築することができ、入力/出力ペアを2つだけ使う場合、非常に競争力のある精度が得られる。さらに、0.5\%の追加モデルパラメータを追加し、標準のFaster R-CNNと比較して推論時間を15.9\%増加させる。また、モデル精度、分布外セッティングに対する堅牢性、同じ数の予測が使用される場合の不確実性キャリブレーションの観点から、Deep Ensembleアプローチに比較して、あるいは性能を向上する。この研究は、意味的セグメンテーションや深さ推定といった他のハイレベルなタスクにMIMOアプローチを適用するための道を開く。

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