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。

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