論文の概要: Towards Data-Efficient Detection Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09507v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 17:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 13:38:24.018394
• Title: Towards Data-Efficient Detection Transformers
• Title（参考訳）: データ効率の高い検出変圧器に向けて
• Authors: Wen Wang, Jing Zhang, Yang Cao, Yongliang Shen, Dacheng Tao
• Abstract要約: 我々は、ほとんどの検出トランスフォーマーが、小さなデータセットで大きなパフォーマンス低下に悩まされていることを示す。 我々はデータ効率に影響を与える要因を、データ効率のRCNNから代表DETRへのステップバイステップ遷移によって実証的に分析する。 本稿では,よりリッチな監視とデータ効率向上を目的とした,シンプルながら効果的なラベル拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.43470797296906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detection Transformers have achieved competitive performance on the sample-rich COCO dataset. However, we show most of them suffer from significant performance drops on small-size datasets, like Cityscapes. In other words, the detection transformers are generally data-hungry. To tackle this problem, we empirically analyze the factors that affect data efficiency, through a step-by-step transition from a data-efficient RCNN variant to the representative DETR. The empirical results suggest that sparse feature sampling from local image areas holds the key. Based on this observation, we alleviate the data-hungry issue of existing detection transformers by simply alternating how key and value sequences are constructed in the cross-attention layer, with minimum modifications to the original models. Besides, we introduce a simple yet effective label augmentation method to provide richer supervision and improve data efficiency. Experiments show that our method can be readily applied to different detection transformers and improve their performance on both small-size and sample-rich datasets. Code will be made publicly available at \url{https://github.com/encounter1997/DE-DETRs}.
• Abstract（参考訳）: 検出トランスフォーマーは、サンプルリッチCOCOデータセット上での競合性能を達成した。 しかし、そのほとんどが、cityscapesのような小規模データセットのパフォーマンス低下に苦しんでいる。 言い換えれば、検出トランスは一般的にデータハングリーである。 この問題を解決するために、データ効率のRCNN変種から代表DETRへのステップバイステップ移行を通じて、データ効率に影響を与える要因を経験的に分析する。 実験結果から,局所画像領域からのスパース特徴サンプリングが鍵となることが示唆された。 本研究は,既存の検出変換器のデータ・ハングリー問題に対して,キーと値の配列がどのように構成されているかを簡単に変更し,元のモデルに最小限の変更を加えて緩和するものである。 さらに,よりリッチな監視とデータ効率の向上を目的とした,シンプルながら効果的なラベル拡張手法を提案する。 実験により,本手法は異なる検出変換器に容易に適用でき,小型およびサンプルリッチなデータセットの性能を向上させることができることがわかった。 コードは \url{https://github.com/encounter 1997/DE-DETRs} で公開される。

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