論文の概要: Team-DETR: Guide Queries as a Professional Team in Detection Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07116v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 15:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 15:18:22.452390
• Title: Team-DETR: Guide Queries as a Professional Team in Detection Transformers
• Title（参考訳）: team-detr: 検出トランスフォーマーのプロフェッショナルチームとしてのクエリガイド
• Authors: Tian Qiu, Linyun Zhou, Wenxiang Xu, Lechao Cheng, Zunlei Feng, Mingli Song
• Abstract要約: 我々は、クエリの協調と位置制約を活用して、興味のあるオブジェクトをより正確に受け入れるチームDETRを提案する。 また、クエリーメンバーの予測設定を動的に調整し、クエリーのスケールと空間の優先順位をより良くします。 さらに、提案されたTeam DETRは、パラメータや計算量を増やすことなく既存のDETRに適応できるほど柔軟である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.521916994653235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent proposed DETR variants have made tremendous progress in various scenarios due to their streamlined processes and remarkable performance. However, the learned queries usually explore the global context to generate the final set prediction, resulting in redundant burdens and unfaithful results. More specifically, a query is commonly responsible for objects of different scales and positions, which is a challenge for the query itself, and will cause spatial resource competition among queries. To alleviate this issue, we propose Team DETR, which leverages query collaboration and position constraints to embrace objects of interest more precisely. We also dynamically cater to each query member's prediction preference, offering the query better scale and spatial priors. In addition, the proposed Team DETR is flexible enough to be adapted to other existing DETR variants without increasing parameters and calculations. Extensive experiments on the COCO dataset show that Team DETR achieves remarkable gains, especially for small and large objects. Code is available at \url{https://github.com/horrible-dong/TeamDETR}.
• Abstract（参考訳）: 近年提案された DETR 変種は,プロセスの合理化や性能の向上により,様々なシナリオにおいて大きな進歩を遂げている。 しかしながら、学習されたクエリは通常、最終セットの予測を生成するためにグローバルコンテキストを探索し、冗長な負担と不適切な結果をもたらす。 より具体的に言うと、クエリは一般的に、異なるスケールと位置のオブジェクトに責任を持ち、クエリ自体の課題であり、クエリ間の空間的リソース競合を引き起こす。 この問題を軽減するため,我々は,クエリのコラボレーションと位置制約を利用してより正確に対象を取り込むteam detrを提案する。 また,各問合せメンバの予測嗜好にも動的に対応し,クエリのスケールと空間優先性が向上した。 さらに、提案されたTeam DETRは、パラメータや計算量を増やすことなく既存のDETRに適応できるほど柔軟である。 cocoデータセットに関する広範囲な実験により、team detrは特に小さなオブジェクトと大きなオブジェクトで顕著な成果を上げている。 コードは \url{https://github.com/horrible-dong/TeamDETR} で公開されている。

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