論文の概要: Optimizing Anchor-based Detectors for Autonomous Driving Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06062v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 22:44:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 12:55:14.224115
• Title: Optimizing Anchor-based Detectors for Autonomous Driving Scenes
• Title（参考訳）: 自律運転シーンにおけるアンカー型検知器の最適化
• Authors: Xianzhi Du, Wei-Chih Hung, Tsung-Yi Lin
• Abstract要約: 本稿では、自律走行シーンにおける一般的なアンカーベース検出器のモデル改善と推定時間最適化について要約する。 高性能RCNN-RSおよびRetinaNet-RS検出フレームワークに基づいて,群衆シーンの小さな物体をよりよく検出するために,検出器に適応するための一連のフレームワークの改善について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.946814647030667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper summarizes model improvements and inference-time optimizations for the popular anchor-based detectors in the scenes of autonomous driving. Based on the high-performing RCNN-RS and RetinaNet-RS detection frameworks designed for common detection scenes, we study a set of framework improvements to adapt the detectors to better detect small objects in crowd scenes. Then, we propose a model scaling strategy by scaling input resolution and model size to achieve a better speed-accuracy trade-off curve. We evaluate our family of models on the real-time 2D detection track of the Waymo Open Dataset (WOD). Within the 70 ms/frame latency constraint on a V100 GPU, our largest Cascade RCNN-RS model achieves 76.9% AP/L1 and 70.1% AP/L2, attaining the new state-of-the-art on WOD real-time 2D detection. Our fastest RetinaNet-RS model achieves 6.3 ms/frame while maintaining a reasonable detection precision at 50.7% AP/L1 and 42.9% AP/L2.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律運転場面における一般的なアンカー型検出器のモデル改善と推論時間最適化について概説する。 共通検出シーン用に設計された高性能RCNN-RSおよびRetinaNet-RS検出フレームワークに基づいて,群衆シーンの小さな物体をよりよく検出するために,検出装置に適応するための一連のフレームワークの改善について検討した。 そこで我々は,より高速なトレードオフ曲線を実現するために,入力解像度とモデルサイズをスケールするモデルスケーリング戦略を提案する。 我々は、waymo open dataset (wod) のリアルタイム2d検出トラック上で、モデルファミリーを評価した。 V100 GPU上の70ms/frameレイテンシ制約の中で、我々の最大のカスケードRCNN-RSモデルは76.9%のAP/L1と70.1%のAP/L2を達成し、WODのリアルタイム2D検出における新たな最先端技術を実現する。 我々の最速のRetinaNet-RSモデルは、50.7%のAP/L1と42.9%のAP/L2で適切な検出精度を維持しながら、1フレームあたり6.3msを達成する。

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