論文の概要: ARS-DETR: Aspect Ratio Sensitive Oriented Object Detection with Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04989v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 02:20:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 16:20:45.060989
• Title: ARS-DETR: Aspect Ratio Sensitive Oriented Object Detection with Transformer
• Title（参考訳）: ARS-DETR:変換器を用いたアスペクト比感度オブジェクト指向検出
• Authors: Ying Zeng, Xue Yang, Qingyun Li, Yushi Chen, Junchi Yan
• Abstract要約: 既存のオブジェクト指向オブジェクト検出手法では、モデルの性能を測定するために計量AP$_50$が一般的である。 我々は、AP$_50$は本来、角度偏差に大きな耐性があるため、オブジェクト指向物体検出には適さないと主張している。 本稿では,ARS-DETR(Aspect Ratio Sensitive Oriented Object Detector with Transformer)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.9269226082085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing oriented object detection methods commonly use metric AP$_{50}$ to measure the performance of the model. We argue that AP$_{50}$ is inherently unsuitable for oriented object detection due to its large tolerance in angle deviation. Therefore, we advocate using high-precision metric, e.g. AP$_{75}$, to measure the performance of models. In this paper, we propose an Aspect Ratio Sensitive Oriented Object Detector with Transformer, termed ARS-DETR, which exhibits a competitive performance in high-precision oriented object detection. Specifically, a new angle classification method, calling Aspect Ratio aware Circle Smooth Label (AR-CSL), is proposed to smooth the angle label in a more reasonable way and discard the hyperparameter that introduced by previous work (e.g. CSL). Then, a rotated deformable attention module is designed to rotate the sampling points with the corresponding angles and eliminate the misalignment between region features and sampling points. Moreover, a dynamic weight coefficient according to the aspect ratio is adopted to calculate the angle loss. Comprehensive experiments on several challenging datasets show that our method achieves competitive performance on the high-precision oriented object detection task.
• Abstract（参考訳）: 既存の指向オブジェクト検出手法では、モデルの性能を測定するのにメトリック ap$_{50}$ を使うのが一般的である。 ap$_{50}$は、角度偏差の許容度が大きいため、本質的に指向オブジェクト検出には不向きであると主張する。 したがって、モデルの性能を測定するために、ap$_{75}$のような高精度の計量を用いることを推奨する。 本稿では,高精度指向性物体検出における競合性能を示す,ars-detrと呼ばれるトランスフォーマを用いたアスペクト比感度指向性物体検出器を提案する。 具体的には、Aspect Ratio aware Circle Smooth Label (AR-CSL) と呼ばれる新しい角度分類法を提案し、より合理的な方法で角度ラベルを滑らかにし、従来の作業(例えばCSL)によって導入されたハイパーパラメータを破棄する。 そして、回転変形可能な注目モジュールを、対応する角度でサンプリングポイントを回転させ、領域特徴とサンプリングポイントとのずれを取り除くように設計する。 また、アスペクト比に応じた動的重み係数を採用して角度損失を算出する。 複数の挑戦的データセットに関する包括的実験により,本手法は高精度指向オブジェクト検出タスクにおいて競合性能が得られることを示した。

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