論文の概要: Enhanced Training of Query-Based Object Detection via Selective Query Recollection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07593v3
• Date: Wed, 22 Mar 2023 00:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:11:47.067365
• Title: Enhanced Training of Query-Based Object Detection via Selective Query Recollection
• Title（参考訳）: Selective Query Recollectionによるクエリに基づくオブジェクト検出の強化
• Authors: Fangyi Chen, Han Zhang, Kai Hu, Yu-kai Huang, Chenchen Zhu, Marios Savvides
• Abstract要約: 本稿では,問合せ型オブジェクト検出器が最終復号段階で誤予測し,中間段階で正確に予測する現象について検討する。 我々は、クエリに基づくオブジェクト検出のためのシンプルで効果的なトレーニング戦略であるSelective Query Recollectionを設計し、提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.3219210570517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates a phenomenon where query-based object detectors mispredict at the last decoding stage while predicting correctly at an intermediate stage. We review the training process and attribute the overlooked phenomenon to two limitations: lack of training emphasis and cascading errors from decoding sequence. We design and present Selective Query Recollection (SQR), a simple and effective training strategy for query-based object detectors. It cumulatively collects intermediate queries as decoding stages go deeper and selectively forwards the queries to the downstream stages aside from the sequential structure. Such-wise, SQR places training emphasis on later stages and allows later stages to work with intermediate queries from earlier stages directly. SQR can be easily plugged into various query-based object detectors and significantly enhances their performance while leaving the inference pipeline unchanged. As a result, we apply SQR on Adamixer, DAB-DETR, and Deformable-DETR across various settings (backbone, number of queries, schedule) and consistently brings 1.4-2.8 AP improvement.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,問合せ型オブジェクト検出器が最終復号段階で誤予測し,中間段階で正確に予測する現象について検討する。 トレーニングプロセスのレビューと、見過ごされた現象を、トレーニング強調の欠如と、デコードシーケンスからのエラーのカスケードの2つの制限とみなす。 我々は,問合せに基づく物体検出のための簡易かつ効果的な学習戦略であるsqrを設計・提示する。 復号段階が深まるにつれて中間クエリを累積的に収集し、シーケンシャル構造以外の下流ステージにクエリを選択的に転送する。 このように、SQRは後期ステージにトレーニングの重点を置いており、後期ステージは初期のステージから直接中間クエリを扱うことができる。 SQRは様々なクエリベースのオブジェクト検出器に簡単にプラグインでき、推論パイプラインをそのままにして性能を大幅に向上させることができる。 その結果,Adamixer,DAB-DETR,Deformable-DETRの各設定(バックボーン,クエリ数,スケジュール)にSQRを適用し,一貫した1.4-2.8AP改善を実現した。

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