論文の概要: Dynamic Proposals for Efficient Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05252v1
- Date: Tue, 12 Jul 2022 01:32:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-13 13:53:02.950224
- Title: Dynamic Proposals for Efficient Object Detection
- Title(参考訳): 効率的な物体検出のための動的提案
- Authors: Yiming Cui, Linjie Yang, Ding Liu
- Abstract要約: 本稿では,オブジェクト検出のための動的提案を生成することによって,異なる計算資源に適応する簡易かつ効果的な手法を提案する。
提案手法は,2段階モデルと問合せモデルを含む広範囲な検出モデルにおいて,大幅な高速化を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.66093789652899
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object detection is a basic computer vision task to loccalize and categorize
objects in a given image. Most state-of-the-art detection methods utilize a
fixed number of proposals as an intermediate representation of object
candidates, which is unable to adapt to different computational constraints
during inference. In this paper, we propose a simple yet effective method which
is adaptive to different computational resources by generating dynamic
proposals for object detection. We first design a module to make a single
query-based model to be able to inference with different numbers of proposals.
Further, we extend it to a dynamic model to choose the number of proposals
according to the input image, greatly reducing computational costs. Our method
achieves significant speed-up across a wide range of detection models including
two-stage and query-based models while obtaining similar or even better
accuracy.
- Abstract(参考訳): オブジェクト検出は、与えられた画像内のオブジェクトをローカライズし分類する基本的なコンピュータビジョンタスクである。
ほとんどの最先端検出方法は、オブジェクト候補の中間表現として固定された数の提案を使い、推論中に異なる計算制約に適応できない。
本稿では,オブジェクト検出のための動的提案を生成することにより,異なる計算資源に適応する簡易かつ効果的な手法を提案する。
まず、異なる数の提案を推測できるように、単一のクエリベースのモデルを作成するモジュールを設計する。
さらに,入力画像に応じて提案数を選択する動的モデルに拡張し,計算コストを大幅に削減した。
本手法は,2段階モデルや問合せモデルを含む幅広い検出モデルにおいて,類似性や精度を保ちながら,大幅な高速化を実現する。
関連論文リスト
- Few-shot target-driven instance detection based on open-vocabulary object detection models [1.0749601922718608]
オープンボキャブラリオブジェクト検出モデルは、同じ潜在空間において、より近い視覚的およびテキスト的概念をもたらす。
テキスト記述を必要とせずに,後者をワンショットあるいは少数ショットのオブジェクト認識モデルに変換する軽量な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T14:03:15Z) - Iterative Object Count Optimization for Text-to-image Diffusion Models [59.03672816121209]
画像とテキストのペアから学ぶ現在のモデルは、本質的にカウントに苦慮している。
本稿では,物体のポテンシャルを集計する計数モデルから得られた計数損失に基づいて生成画像の最適化を提案する。
様々なオブジェクトの生成を評価し,精度を大幅に向上させた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-21T15:51:46Z) - Uncertainty Aware Active Learning for Reconfiguration of Pre-trained
Deep Object-Detection Networks for New Target Domains [0.0]
物体検出はコンピュータビジョンタスクの最も重要かつ基本的な側面の1つである。
オブジェクト検出モデルのトレーニングデータを効率的に取得するために、多くのデータセットは、ビデオフォーマットでアノテーションのないデータを取得することを選択します。
ビデオからすべてのフレームに注釈を付けるのは、多くのフレームがモデルが学ぶのに非常によく似た情報を含んでいるため、費用がかかり非効率である。
本稿では,この問題に対処するためのオブジェクト検出モデルのための新しい能動学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-22T17:14:10Z) - Attentional Prototype Inference for Few-Shot Segmentation [128.45753577331422]
数発のセグメンテーションのための確率的潜在変数フレームワークである注意型プロトタイプ推論(API)を提案する。
我々は各オブジェクトカテゴリのプロトタイプを表現するためにグローバル潜在変数を定義し、確率分布としてモデル化する。
我々は4つのベンチマークで広範な実験を行い、提案手法は最先端のプロトタイプベースの手法よりも、少なくとも競争力があり、しばしば優れた性能が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T06:58:44Z) - Meta Faster R-CNN: Towards Accurate Few-Shot Object Detection with
Attentive Feature Alignment [33.446875089255876]
Few-shot Object Detection (FSOD) は、少数の例でオブジェクトを検出することを目的としている。
本稿では,データ不足ベースクラスから学習したメタ知識を新しいクラスに転送することで,メタラーニングに基づくマイショットオブジェクト検出手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T19:01:27Z) - Ensembling object detectors for image and video data analysis [98.26061123111647]
本稿では,複数の物体検出器の出力をアンサンブルすることで,画像データ上の境界ボックスの検出性能と精度を向上させる手法を提案する。
本研究では,2段階追跡に基づく検出精度向上手法を提案することで,映像データに拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-09T12:38:16Z) - Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation [50.581647306020095]
本稿では,プロトタイプ表現に基づく新規な数ショットセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、全体論的なクラス表現を、部分認識型プロトタイプのセットに分解することです。
提案する部分認識型プロトタイプを生成・拡張する新しいグラフニューラルネットワークモデルを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T11:03:09Z) - Adaptive Object Detection with Dual Multi-Label Prediction [78.69064917947624]
本稿では,適応オブジェクト検出のための新しいエンド・ツー・エンドの非教師付き深部ドメイン適応モデルを提案する。
モデルはマルチラベル予測を利用して、各画像内の対象カテゴリ情報を明らかにする。
本稿では,オブジェクト検出を支援するための予測整合正則化機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-29T04:23:22Z)
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。