論文の概要: DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03605v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 18:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 17:10:35.350775
• Title: DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection
• Title（参考訳）: DINO: エンドツーエンドオブジェクト検出のためのデノイングアンカーボックスの改善によるDETR
• Authors: Hao Zhang, Feng Li, Shilong Liu, Lei Zhang, Hang Su, Jun Zhu, Lionel M. Ni, Heung-Yeung Shum
• Abstract要約: DINO(textbfDETR with textbfImproved detextbfNoising anchtextbfOr box)は最先端のオブジェクト検出器である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.32366373760894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present DINO (\textbf{D}ETR with \textbf{I}mproved de\textbf{N}oising anch\textbf{O}r boxes), a state-of-the-art end-to-end object detector. % in this paper. DINO improves over previous DETR-like models in performance and efficiency by using a contrastive way for denoising training, a mixed query selection method for anchor initialization, and a look forward twice scheme for box prediction. DINO achieves $48.3$AP in $12$ epochs and $51.0$AP in $36$ epochs on COCO with a ResNet-50 backbone and multi-scale features, yielding a significant improvement of $\textbf{+4.9}$\textbf{AP} and $\textbf{+2.4}$\textbf{AP}, respectively, compared to DN-DETR, the previous best DETR-like model. DINO scales well in both model size and data size. Without bells and whistles, after pre-training on the Objects365 dataset with a SwinL backbone, DINO obtains the best results on both COCO \texttt{val2017} ($\textbf{63.2}$\textbf{AP}) and \texttt{test-dev} (\textbf{$\textbf{63.3}$AP}). Compared to other models on the leaderboard, DINO significantly reduces its model size and pre-training data size while achieving better results. Our code will be available at \url{https://github.com/IDEACVR/DINO}.
• Abstract（参考訳）: DINO(\textbf{D}ETR with \textbf{I}mproved de\textbf{N}oising anch\textbf{O}r box)は最先端のエンドツーエンドオブジェクト検出器である。 %であった。 dinoは従来のdetrライクなモデルよりも性能と効率を向上し、同期トレーニングの対照的な方法、アンカー初期化のための混合クエリ選択法、ボックス予測のための前方2重スキームを用いる。 DINO は ResNet-50 のバックボーンとマルチスケール機能を備えた COCO 上で 18.3$AP in 12$ epochs と 51.0$AP in 36$ epochs を達成し、過去最高の DETR モデルである DN-DETR に対して $\textbf{+4.9}$\textbf{AP} と $\textbf{+2.4}$\textbf{AP} を大幅に改善した。 DINOはモデルサイズとデータサイズの両方でうまくスケールする。 SwinLのバックボーンでObjects365データセットを事前トレーニングした後、DINOはCOCO \texttt{val2017} ($\textbf{63.2}$\textbf{AP})と \texttt{test-dev} (\textbf{$\textbf{63.3}$AP})の両方で最高の結果を得る。 リーダーボードの他のモデルと比較して、dinoはモデルサイズと事前トレーニングデータサイズを大幅に削減し、より良い結果を得る。 私たちのコードは \url{https://github.com/IDEACVR/DINO} で利用可能です。

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