論文の概要: StageInteractor: Query-based Object Detector with Cross-stage
Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04978v2
- Date: Mon, 15 Jan 2024 13:03:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 03:11:38.471221
- Title: StageInteractor: Query-based Object Detector with Cross-stage
Interaction
- Title（参考訳）: stageinteractor: クロスステージインタラクションを備えたクエリベースのオブジェクト検出
- Authors: Yao Teng, Haisong Liu, Sheng Guo, Limin Wang
- Abstract要約: そこで本稿では,StageInteractorと呼ばれる,複数段階間相互作用を持つ新しいクエリベースのオブジェクト検出器を提案する。
我々のモデルはベースラインを2.2 AP改善し、ResNet-50をバックボーンとして44.8 APを達成した。
トレーニング時間と300クエリにより、StageInteractorは51.1 APと52.2 APをそれぞれResNeXt-101-DCNとSwin-Sで達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.84964476813102
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Previous object detectors make predictions based on dense grid points or
numerous preset anchors. Most of these detectors are trained with one-to-many
label assignment strategies. On the contrary, recent query-based object
detectors depend on a sparse set of learnable queries and a series of decoder
layers. The one-to-one label assignment is independently applied on each layer
for the deep supervision during training. Despite the great success of
query-based object detection, however, this one-to-one label assignment
strategy demands the detectors to have strong fine-grained discrimination and
modeling capacity. To solve the above problems, in this paper, we propose a new
query-based object detector with cross-stage interaction, coined as
StageInteractor. During the forward propagation, we come up with an efficient
way to improve this modeling ability by reusing dynamic operators with
lightweight adapters. As for the label assignment, a cross-stage label assigner
is applied subsequent to the one-to-one label assignment. With this assigner,
the training target class labels are gathered across stages and then
reallocated to proper predictions at each decoder layer. On MS COCO benchmark,
our model improves the baseline by 2.2 AP, and achieves 44.8 AP with ResNet-50
as backbone, 100 queries and 12 training epochs. With longer training time and
300 queries, StageInteractor achieves 51.1 AP and 52.2 AP with ResNeXt-101-DCN
and Swin-S, respectively.
- Abstract（参考訳）: 従来の物体検出器は、密集した格子点や多数のプリセットアンカーに基づいて予測を行う。
これらの検出器のほとんどは1対多のラベル割り当て戦略で訓練されている。
逆に、最近のクエリベースのオブジェクト検出器は、学習可能なクエリのスパースセットと一連のデコーダ層に依存している。
1対1のラベル割り当ては、トレーニング中の深い監視のために各レイヤに独立に適用される。
しかし、クエリベースのオブジェクト検出に大きな成功を収めたにもかかわらず、この1対1のラベル割り当て戦略は、検出器に強力なきめ細かい識別とモデリング能力を持つことを要求する。
そこで,本稿では,StageInteractorと呼ばれる,複数段階間相互作用を持つ新しいクエリベースのオブジェクト検出器を提案する。
フォワードプロパゲーションでは,動的演算子を軽量なアダプタで再利用することで,このモデリング能力を向上させる効率的な方法が考案される。
ラベル代入については、1対1のラベル代入の後、クロスステージラベル代入が適用される。
この代入器では、トレーニング対象クラスラベルがステージにまたがって収集され、各デコーダ層で適切な予測に再配置される。
MS COCOベンチマークでは,ベースラインを2.2 AP改善し,バックボーンとしてResNet-50,100クエリ,12トレーニングエポックとして44.8 APを達成した。
トレーニング時間と300クエリにより、StageInteractorはそれぞれResNeXt-101-DCNとSwin-Sで51.1 APと52.2 APを達成した。
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