論文の概要: SAP-DETR: Bridging the Gap Between Salient Points and Queries-Based
Transformer Detector for Fast Model Convergency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02006v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 17:20:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 13:35:50.512970
- Title: SAP-DETR: Bridging the Gap Between Salient Points and Queries-Based
Transformer Detector for Fast Model Convergency
- Title（参考訳）: SAP-DETR:高速モデル収束のためのサージェントポイントとキューベーストランス検出器間のギャップを埋める
- Authors: Yang Liu, Yao Zhang, Yixin Wang, Yang Zhang, Jiang Tian, Zhongchao
Shi, Jianping Fan, Zhiqiang He
- Abstract要約: DETRに基づくアプローチは、トランスフォーマー検出器の収束を加速するために中心概念空間を適用する。
本稿では,SAP-DETR(Salient Point-based DETR)を提案する。
実験により, SAP-DETR 1.4倍の収束速度と競争性能が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.04140037952051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, the dominant DETR-based approaches apply central-concept spatial
prior to accelerate Transformer detector convergency. These methods gradually
refine the reference points to the center of target objects and imbue object
queries with the updated central reference information for spatially
conditional attention. However, centralizing reference points may severely
deteriorate queries' saliency and confuse detectors due to the indiscriminative
spatial prior. To bridge the gap between the reference points of salient
queries and Transformer detectors, we propose SAlient Point-based DETR
(SAP-DETR) by treating object detection as a transformation from salient points
to instance objects. In SAP-DETR, we explicitly initialize a query-specific
reference point for each object query, gradually aggregate them into an
instance object, and then predict the distance from each side of the bounding
box to these points. By rapidly attending to query-specific reference region
and other conditional extreme regions from the image features, SAP-DETR can
effectively bridge the gap between the salient point and the query-based
Transformer detector with a significant convergency speed. Our extensive
experiments have demonstrated that SAP-DETR achieves 1.4 times convergency
speed with competitive performance. Under the standard training scheme,
SAP-DETR stably promotes the SOTA approaches by 1.0 AP. Based on ResNet-DC-101,
SAP-DETR achieves 46.9 AP.
- Abstract（参考訳）: 近年、支配的なDETRベースのアプローチはトランスフォーマー検出器の収束を加速するために中心概念空間を適用している。
これらの手法は,対象対象物の中心への参照点を徐々に洗練し,更新された集中参照情報を用いて空間的注意を喚起する。
しかしながら、参照ポイントの集中化はクエリの給与を著しく低下させ、非差別的な空間的プリミティブのために検出器を混乱させる可能性がある。
本稿では,問合せの基準点とトランス検出器とのギャップを埋めるため,問合せ点からインスタンスオブジェクトへの変換として対象検出を扱い,問合せ点に基づくdetr(sap-detr)を提案する。
SAP-DETRでは、各オブジェクトクエリに対してクエリ固有の参照ポイントを明示的に初期化し、徐々にインスタンスオブジェクトに集約し、バウンディングボックスの両側からこれらのポイントまでの距離を予測する。
画像特徴からクエリ固有参照領域や他の条件極端領域に迅速に参加することにより、SAP-DETRは、サージェントポイントとクエリベースのトランスフォーマー検出器とのギャップを、かなりの収束速度で効果的に橋渡しすることができる。
我々は,SAP-DETRが競争性能の1.4倍の収束速度を達成できることを実証した。
標準トレーニングスキームでは、SAP-DETRは1.0 APでSOTAアプローチを安定的に促進する。
ResNet-DC-101に基づいて、SAP-DETRは46.9 APを達成した。
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