論文の概要: DETRs with Hybrid Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13080v2
• Date: Mon, 27 Mar 2023 10:27:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 03:03:49.666359
• Title: DETRs with Hybrid Matching
• Title（参考訳）: ハイブリッドマッチングを用いたDETR
• Authors: Ding Jia and Yuhui Yuan and Haodi He and Xiaopei Wu and Haojun Yu and Weihong Lin and Lei Sun and Chao Zhang and Han Hu
• Abstract要約: 1対1のセットマッチングは、DETRがエンドツーエンドの機能を確立するための鍵となる設計である。 本稿では,従来の1対1のマッチングブランチと,トレーニング中に補助的な1対1のマッチングブランチを組み合わせるハイブリッドマッチング方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.63116788914251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One-to-one set matching is a key design for DETR to establish its end-to-end capability, so that object detection does not require a hand-crafted NMS (non-maximum suppression) to remove duplicate detections. This end-to-end signature is important for the versatility of DETR, and it has been generalized to broader vision tasks. However, we note that there are few queries assigned as positive samples and the one-to-one set matching significantly reduces the training efficacy of positive samples. We propose a simple yet effective method based on a hybrid matching scheme that combines the original one-to-one matching branch with an auxiliary one-to-many matching branch during training. Our hybrid strategy has been shown to significantly improve accuracy. In inference, only the original one-to-one match branch is used, thus maintaining the end-to-end merit and the same inference efficiency of DETR. The method is named H-DETR, and it shows that a wide range of representative DETR methods can be consistently improved across a wide range of visual tasks, including DeformableDETR, PETRv2, PETR, and TransTrack, among others. The code is available at: https://github.com/HDETR
• Abstract（参考訳）: 1対1のセットマッチングは、DETRがエンドツーエンドの機能を確立するための鍵となる設計であり、オブジェクト検出は重複検出を削除するために手作りのNMS(non-maximum suppress)を必要としない。 このエンドツーエンドのシグネチャは、DETRの汎用性にとって重要であり、より広範なビジョンタスクに一般化されている。 しかし,正のサンプルとして割り当てられたクエリは少なく,一対一のセットマッチングは正のサンプルのトレーニング効果を著しく低下させる。 本稿では,従来の1対1マッチングブランチと補助的な1対多マッチングブランチを組み合わせたハイブリッドマッチング手法を提案する。 我々のハイブリッド戦略は精度を著しく向上することを示した。 推論では、元の1対1マッチングブランチのみを使用し、DETRのエンドツーエンドのメリットと同一の推論効率を維持する。 本手法はH-DETRと命名され,DeformableDETR, PETRv2, PETR, TransTrackなど,幅広い視覚的タスクにおいて多種多様なDETR手法を一貫した改善が可能であることを示す。 コードは、https://github.com/HDETRで入手できる。

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