論文の概要: CNN-transformer mixed model for object detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06714v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 16:35:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 15:06:46.507228
• Title: CNN-transformer mixed model for object detection
• Title（参考訳）: 物体検出のためのCNN-transformer混合モデル
• Authors: Wenshuo Li
• Abstract要約: 本稿では,トランスを用いた畳み込みモジュールを提案する。 CNNが抽出した詳細特徴と変換器が抽出したグローバル特徴とを融合させることにより、モデルの認識精度を向上させることを目的とする。 Pascal VOCデータセットでの100ラウンドのトレーニングの後、結果の精度は81%に達し、resnet101[5]をバックボーンとして使用したRCNN[4]よりも4.6向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5897534810405403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object detection, one of the three main tasks of computer vision, has been used in various applications. The main process is to use deep neural networks to extract the features of an image and then use the features to identify the class and location of an object. Therefore, the main direction to improve the accuracy of object detection tasks is to improve the neural network to extract features better. In this paper, I propose a convolutional module with a transformer[1], which aims to improve the recognition accuracy of the model by fusing the detailed features extracted by CNN[2] with the global features extracted by a transformer and significantly reduce the computational effort of the transformer module by deflating the feature mAP. The main execution steps are convolutional downsampling to reduce the feature map size, then self-attention calculation and upsampling, and finally concatenation with the initial input. In the experimental part, after splicing the block to the end of YOLOv5n[3] and training 300 epochs on the coco dataset, the mAP improved by 1.7% compared with the previous YOLOv5n, and the mAP curve did not show any saturation phenomenon, so there is still potential for improvement. After 100 rounds of training on the Pascal VOC dataset, the accuracy of the results reached 81%, which is 4.6 better than the faster RCNN[4] using resnet101[5] as the backbone, but the number of parameters is less than one-twentieth of it.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの主要な3つのタスクの1つであるオブジェクト検出は、様々なアプリケーションで使われている。 主なプロセスは、ディープニューラルネットワークを使って画像の特徴を抽出し、その特徴を使ってオブジェクトのクラスと位置を特定することである。 したがって、物体検出タスクの精度を向上させる主な方向は、ニューラルネットワークを改善して特徴を抽出することである。 本稿では,cnn[2]によって抽出された詳細な特徴をトランスフォーマによって抽出された大域的な特徴と融合させることにより,モデルの認識精度を向上させることを目的とした,トランスフォーマの畳み込みモジュールを提案する。 主な実行ステップは、機能マップのサイズを減らすための畳み込みダウンサンプリング、そしてセルフアテンション計算とアップサンプリング、そして最終的に最初の入力と結合である。 実験では、ブロックをyolov5n[3]の終端にスプライシングし、cocoデータセット上で300エポックをトレーニングした後、以前のyolov5nと比較して1.7%改善し、地図曲線は飽和現象を示さなかったため、改善の可能性はまだある。 Pascal VOCデータセットでの100ラウンドのトレーニングの後、結果の精度は81%に達し、resnet101[5]をバックボーンとして使用するRCNN[4]よりも4.6良いが、パラメータの数は20分の1以下である。

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