論文の概要: Fast and Accurate Object Detection on Asymmetrical Receptive Field
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08995v2
- Date: Thu, 8 Aug 2024 09:40:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 21:29:15.711167
- Title: Fast and Accurate Object Detection on Asymmetrical Receptive Field
- Title（参考訳）: 非対称受容場における高速かつ高精度物体検出
- Authors: Tianhao Lin,
- Abstract要約: 本稿では,物体検出精度を受容場の変化の観点から改善する手法を提案する。
YOLOv5の頭部の構造は、非対称なプール層を付加することによって改変される。
本稿では, 従来の YOLOv5 モデルと比較し, いくつかのパラメータから解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Object detection has been used in a wide range of industries. For example, in autonomous driving, the task of object detection is to accurately and efficiently identify and locate a large number of predefined classes of object instances (vehicles, pedestrians, traffic signs, etc.) from videos of roads. In robotics, the industry robot needs to recognize specific machine elements. In the security field, the camera should accurately recognize each face of people. With the wide application of deep learning, the accuracy and efficiency of object detection have been greatly improved, but object detection based on deep learning still faces challenges. Different applications of object detection have different requirements, including highly accurate detection, multi-category object detection, real-time detection, robustness to occlusions, etc. To address the above challenges, based on extensive literature research, this paper analyzes methods for improving and optimizing mainstream object detection algorithms from the perspective of evolution of one-stage and two-stage object detection algorithms. Furthermore, this article proposes methods for improving object detection accuracy from the perspective of changing receptive fields. The new model is based on the original YOLOv5 (You Look Only Once) with some modifications. The structure of the head part of YOLOv5 is modified by adding asymmetrical pooling layers. As a result, the accuracy of the algorithm is improved while ensuring the speed. The performances of the new model in this article are compared with original YOLOv5 model and analyzed from several parameters. And the evaluation of the new model is presented in four situations. Moreover, the summary and outlooks are made on the problems to be solved and the research directions in the future.
- Abstract（参考訳）: 物体検出は幅広い産業で使われている。
例えば、自律運転において、物体検出のタスクは、道路のビデオから多数の事前定義されたオブジェクトインスタンス(車両、歩行者、交通標識など)のクラスを正確かつ効率的に識別し、発見することである。
ロボット工学では、産業用ロボットは特定の機械要素を認識する必要がある。
セキュリティ分野では、カメラは人の顔を正確に認識する必要がある。
ディープラーニングの幅広い応用により、オブジェクト検出の精度と効率は大幅に改善されたが、ディープラーニングに基づくオブジェクト検出は依然として課題に直面している。
オブジェクト検出の異なるアプリケーションには、高精度な検出、複数カテゴリのオブジェクト検出、リアルタイム検出、閉塞に対する堅牢性など、さまざまな要件がある。
以上の課題に対処するため,本研究では,一段階および二段階のオブジェクト検出アルゴリズムの進化の観点から,主流オブジェクト検出アルゴリズムの改良と最適化を行う手法について分析する。
さらに,物体検出の精度を受容場の変化の観点から向上させる手法を提案する。
新モデルはオリジナルのYOLOv5(You Look Only Once)をベースとしている。
YOLOv5の頭部の構造は、非対称なプール層を付加することによって改変される。
その結果、アルゴリズムの精度が向上し、速度が保証される。
本稿では, 従来の YOLOv5 モデルと比較し, いくつかのパラメータから解析する。
そして,新しいモデルの評価を4つの状況で示す。
さらに、解決すべき課題と今後の研究方向性について、概要と展望を述べる。
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