論文の概要: RTMDet: An Empirical Study of Designing Real-Time Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07784v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 18:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 17:09:34.145936
• Title: RTMDet: An Empirical Study of Designing Real-Time Object Detectors
• Title（参考訳）: RTMDet:リアルタイム物体検出器の設計に関する実証的研究
• Authors: Chengqi Lyu, Wenwei Zhang, Haian Huang, Yue Zhou, Yudong Wang, Yanyi Liu, Shilong Zhang, Kai Chen
• Abstract要約: 我々は、YOLO級数を超え、多くのオブジェクト認識タスクに容易に対応できる効率的なリアルタイム物体検出装置を開発した。 より良いトレーニング技術とともに、得られたオブジェクト検出器はRTMDetと呼ばれ、COCOでは52.8%AP、NVIDIA 3090 GPUでは300以上のFPSを達成している。 実験結果によって、多くの物体認識タスクのための汎用的リアルタイム物体検出器の設計に関する新たな洞察が得られればと願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.09100888887757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we aim to design an efficient real-time object detector that exceeds the YOLO series and is easily extensible for many object recognition tasks such as instance segmentation and rotated object detection. To obtain a more efficient model architecture, we explore an architecture that has compatible capacities in the backbone and neck, constructed by a basic building block that consists of large-kernel depth-wise convolutions. We further introduce soft labels when calculating matching costs in the dynamic label assignment to improve accuracy. Together with better training techniques, the resulting object detector, named RTMDet, achieves 52.8% AP on COCO with 300+ FPS on an NVIDIA 3090 GPU, outperforming the current mainstream industrial detectors. RTMDet achieves the best parameter-accuracy trade-off with tiny/small/medium/large/extra-large model sizes for various application scenarios, and obtains new state-of-the-art performance on real-time instance segmentation and rotated object detection. We hope the experimental results can provide new insights into designing versatile real-time object detectors for many object recognition tasks. Code and models are released at https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/3.x/configs/rtmdet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,yolo系列を越え,インスタンスセグメンテーションや回転物体検出などの多数の物体認識タスクで容易に拡張可能な,効率的なリアルタイム物体検出器を設計することを目的とする。 より効率的なモデルアーキテクチャを実現するために,大カーネル深度の畳み込みからなる基本構造ブロックによって構築された背骨と首に互換性のある容量を持つアーキテクチャを探索する。 さらに、動的ラベル割り当てのマッチングコストを計算する際にソフトラベルを導入することで、精度を向上させる。 RTMDetという名前のオブジェクト検出器は、より良いトレーニング技術とともに、現在の主流の産業用検出器よりも優れた、NVIDIA 3090 GPU上の300以上のFPSでCOCO上の52.8%APを達成した。 RTMDetは、様々なアプリケーションシナリオに対して、小/小/大/大/大/大/大/大モデルサイズで最適なパラメータ精度のトレードオフを実現し、リアルタイムインスタンスセグメンテーションと回転オブジェクト検出のための新しい最先端性能を得る。 実験結果によって、多くの物体認識タスクのための汎用的リアルタイム物体検出器の設計に関する新たな洞察が得られることを願っている。 コードとモデルはhttps://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/3.x/configs/rtmdetでリリースされる。

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