論文の概要: DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09788v2
• Date: Sat, 19 Aug 2023 10:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 02:24:28.609245
• Title: DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection
• Title（参考訳）: DiffusionDet:オブジェクト検出のための拡散モデル
• Authors: Shoufa Chen, Peize Sun, Yibing Song, Ping Luo
• Abstract要約: DiffusionDetは、オブジェクト検出をノイズボックスからオブジェクトボックスへの遅延拡散プロセスとして定式化する新しいフレームワークである。 本研究は,ボックスの動的数と反復的評価を可能にする柔軟性の魅力的な特性を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.48884911082612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose DiffusionDet, a new framework that formulates object detection as a denoising diffusion process from noisy boxes to object boxes. During the training stage, object boxes diffuse from ground-truth boxes to random distribution, and the model learns to reverse this noising process. In inference, the model refines a set of randomly generated boxes to the output results in a progressive way. Our work possesses an appealing property of flexibility, which enables the dynamic number of boxes and iterative evaluation. The extensive experiments on the standard benchmarks show that DiffusionDet achieves favorable performance compared to previous well-established detectors. For example, DiffusionDet achieves 5.3 AP and 4.8 AP gains when evaluated with more boxes and iteration steps, under a zero-shot transfer setting from COCO to CrowdHuman. Our code is available at https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet.
• Abstract（参考訳）: ノイズボックスからオブジェクトボックスへの拡散プロセスとしてオブジェクト検出を定式化する新しいフレームワークであるDiffusionDetを提案する。 トレーニングステージでは、オブジェクトボックスが接地箱からランダムな分布に拡散し、モデルがこのノイズ処理を逆転することを学習する。 推論において、モデルはランダムに生成されたボックスの集合をプログレッシブな方法で出力に洗練する。 本研究は,ボックスの動的数と反復的評価を可能にする柔軟性の魅力的な特性を有する。 標準ベンチマークでの広範な実験により、DiffusionDetは以前の確立された検出器と比較して良好な性能を達成できた。 例えば、DiffusionDetはCOCOからCrowdHumanへのゼロショット転送設定の下で、より多くのボックスとイテレーションステップで評価すると5.3 APと4.8 APのゲインを達成する。 私たちのコードはhttps://github.com/shoufachen/diffusiondetで入手できます。

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