論文の概要: A Comprehensive Study of Real-Time Object Detection Networks Across
Multiple Domains: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10895v1
- Date: Tue, 23 Aug 2022 12:01:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-24 12:32:40.814561
- Title: A Comprehensive Study of Real-Time Object Detection Networks Across
Multiple Domains: A Survey
- Title（参考訳）: 複数の領域にわたるリアルタイム物体検出ネットワークに関する総合的研究
- Authors: Elahe Arani, Shruthi Gowda, Ratnajit Mukherjee, Omar Magdy,
Senthilkumar Kathiresan, Bahram Zonooz
- Abstract要約: ディープニューラルネットワークに基づくオブジェクト検出器は継続的に進化しており、様々な用途で使用されている。
安全クリティカルなアプリケーションは高い精度と信頼性を必要とするが、低遅延タスクにはリソースとエネルギー効率のネットワークが必要である。
既存のネットワークの基準ベンチマークは存在せず、新しいネットワークを設計するための標準評価ガイドラインも存在しない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.861721674777877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deep neural network based object detectors are continuously evolving and are
used in a multitude of applications, each having its own set of requirements.
While safety-critical applications need high accuracy and reliability,
low-latency tasks need resource and energy-efficient networks. Real-time
detectors, which are a necessity in high-impact real-world applications, are
continuously proposed, but they overemphasize the improvements in accuracy and
speed while other capabilities such as versatility, robustness, resource and
energy efficiency are omitted. A reference benchmark for existing networks does
not exist, nor does a standard evaluation guideline for designing new networks,
which results in ambiguous and inconsistent comparisons. We, thus, conduct a
comprehensive study on multiple real-time detectors (anchor-, keypoint-, and
transformer-based) on a wide range of datasets and report results on an
extensive set of metrics. We also study the impact of variables such as image
size, anchor dimensions, confidence thresholds, and architecture layers on the
overall performance. We analyze the robustness of detection networks against
distribution shifts, natural corruptions, and adversarial attacks. Also, we
provide a calibration analysis to gauge the reliability of the predictions.
Finally, to highlight the real-world impact, we conduct two unique case
studies, on autonomous driving and healthcare applications. To further gauge
the capability of networks in critical real-time applications, we report the
performance after deploying the detection networks on edge devices. Our
extensive empirical study can act as a guideline for the industrial community
to make an informed choice on the existing networks. We also hope to inspire
the research community towards a new direction in the design and evaluation of
networks that focuses on a bigger and holistic overview for a far-reaching
impact.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークベースのオブジェクト検出器は継続的に進化し、多数のアプリケーションで使われ、それぞれが独自の要件を持っています。
安全クリティカルなアプリケーションは高い精度と信頼性を必要とするが、低遅延タスクにはリソースとエネルギー効率のネットワークが必要である。
リアルタイム検出器は、実世界のハイインパクト応用に欠かせないが、精度とスピードの向上を強調する一方で、汎用性、堅牢性、資源効率、エネルギー効率といった他の能力は省略されている。
既存のネットワークに対する基準ベンチマークは存在せず、新しいネットワークを設計するための標準評価ガイドラインも存在しない。
そこで我々は,様々なデータセット上で複数のリアルタイム検出器(アンカー,キーポイント,トランスフォーマ)について総合的な調査を行い,その結果について報告する。
また,画像サイズ,アンカー次元,信頼しきい値,アーキテクチャ層が全体のパフォーマンスに与える影響についても検討した。
我々は,分散シフト,自然破壊,敵攻撃に対する検出ネットワークの堅牢性を分析する。
また,予測の信頼性を評価するためのキャリブレーション解析を行う。
最後に、現実の影響を強調するために、自律運転とヘルスケアアプリケーションに関する2つのユニークなケーススタディを実施します。
重要なリアルタイムアプリケーションにおけるネットワークの能力を評価するため,エッジデバイスに検出ネットワークを配置した後の性能を報告する。
我々の広範な実証研究は、既存のネットワーク上で情報を得るための産業コミュニティのガイドラインとして機能する。
我々はまた、ネットワークの設計と評価における新たな方向性に向けて、研究コミュニティを刺激し、広範囲にわたる影響に対するより大きく総合的な概要に焦点を当てることを望んでいる。
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