論文の概要: Rethinking the Detection Head Configuration for Traffic Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03883v1
- Date: Sat, 8 Oct 2022 02:23:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 19:07:46.198827
- Title: Rethinking the Detection Head Configuration for Traffic Object Detection
- Title（参考訳）: トラヒック物体検出のための検出ヘッド構成の再考
- Authors: Yi Shi, Jiang Wu, Shixuan Zhao, Gangyao Gao, Tao Deng and Hongmei Yan
- Abstract要約: 本稿では,検出ヘッドとオブジェクト分布のマッチングに基づいて,軽量なトラフィックオブジェクト検出ネットワークを提案する。
提案したモデルでは,BDD100Kデータセットと提案したETFOD-v2データセットの他のモデルよりも,より競争力のあるパフォーマンスを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.526701794026641
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-scale detection plays an important role in object detection models.
However, researchers usually feel blank on how to reasonably configure
detection heads combining multi-scale features at different input resolutions.
We find that there are different matching relationships between the object
distribution and the detection head at different input resolutions. Based on
the instructive findings, we propose a lightweight traffic object detection
network based on matching between detection head and object distribution,
termed as MHD-Net. It consists of three main parts. The first is the detection
head and object distribution matching strategy, which guides the rational
configuration of detection head, so as to leverage multi-scale features to
effectively detect objects at vastly different scales. The second is the
cross-scale detection head configuration guideline, which instructs to replace
multiple detection heads with only two detection heads possessing of rich
feature representations to achieve an excellent balance between detection
accuracy, model parameters, FLOPs and detection speed. The third is the
receptive field enlargement method, which combines the dilated convolution
module with shallow features of backbone to further improve the detection
accuracy at the cost of increasing model parameters very slightly. The proposed
model achieves more competitive performance than other models on BDD100K
dataset and our proposed ETFOD-v2 dataset. The code will be available.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト検出モデルでは,マルチスケール検出が重要な役割を果たす。
しかし、研究者は通常、異なる入力解像度のマルチスケール特徴を組み合わせた検出ヘッドを合理的に設定する方法について空白を感じている。
オブジェクト分布と検出ヘッドの間に異なる一致関係が、異なる入力解像度で存在することがわかった。
そこで本研究では,MHD-Netと呼ばれる検出ヘッドとオブジェクト分布のマッチングに基づく,軽量なトラフィックオブジェクト検出ネットワークを提案する。
主に3つの部分からなる。
ひとつは検出ヘッドとオブジェクト分散マッチング戦略で、検出ヘッドの合理的な構成を導くことで、マルチスケール機能を活用して、非常に異なるスケールでオブジェクトを効果的に検出する。
2つ目は、複数の検出ヘッドをリッチな特徴表現を持つ2つの検出ヘッドのみに置き換えて、検出精度、モデルパラメータ、FLOP、検出速度のバランスを良くするクロススケール検出ヘッド構成ガイドラインである。
3つ目はレセプティブ・フィールド拡大法であり、拡張畳み込みモジュールとbackboneの浅い特徴を組み合わせることで、モデルパラメータを非常にわずかに増加させるコストで検出精度をさらに向上させる。
提案したモデルでは,BDD100Kデータセットと提案したETFOD-v2データセットの他のモデルよりも高い競争性能を実現している。
コードは利用可能だ。
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