論文の概要: Align-DETR: Improving DETR with Simple IoU-aware BCE loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07527v1
• Date: Sat, 15 Apr 2023 10:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 18:33:17.637437
• Title: Align-DETR: Improving DETR with Simple IoU-aware BCE loss
• Title（参考訳）: Align-DETR:単純なIoU対応BCE損失によるDETRの改善
• Authors: Zhi Cai, Songtao Liu, Guodong Wang, Zheng Ge, Xiangyu Zhang and Di Huang
• Abstract要約: そこで本稿では, 誤り訂正問題を定量的に評価するために, ベストレグレッションされたサンプルをリコールする計量法を提案する。 提案した損失であるIA-BCEは、DeTRのトレーニングをガイドし、分類スコアとローカライゼーション精度の強い相関関係を構築する。 クエリのスパーシリティによって引き起こされるサンプル品質の劇的な低下を克服するために,プライマリサンプル重み付け機構を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.13866392998818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: DETR has set up a simple end-to-end pipeline for object detection by formulating this task as a set prediction problem, showing promising potential. However, despite the significant progress in improving DETR, this paper identifies a problem of misalignment in the output distribution, which prevents the best-regressed samples from being assigned with high confidence, hindering the model's accuracy. We propose a metric, recall of best-regressed samples, to quantitively evaluate the misalignment problem. Observing its importance, we propose a novel Align-DETR that incorporates a localization precision-aware classification loss in optimization. The proposed loss, IA-BCE, guides the training of DETR to build a strong correlation between classification score and localization precision. We also adopt the mixed-matching strategy, to facilitate DETR-based detectors with faster training convergence while keeping an end-to-end scheme. Moreover, to overcome the dramatic decrease in sample quality induced by the sparsity of queries, we introduce a prime sample weighting mechanism to suppress the interference of unimportant samples. Extensive experiments are conducted with very competitive results reported. In particular, it delivers a 46 (+3.8)% AP on the DAB-DETR baseline with the ResNet-50 backbone and reaches a new SOTA performance of 50.2% AP in the 1x setting on the COCO validation set when employing the strong baseline DINO. Our code is available at https://github.com/FelixCaae/AlignDETR.
• Abstract（参考訳）: DETRは、このタスクをセット予測問題として定式化し、有望なポテンシャルを示すことによって、オブジェクト検出のためのシンプルなエンドツーエンドパイプラインを構築した。 しかし,detr改善の著しい進展にもかかわらず,本論文では出力分布のミスアライメントの問題を明らかにし,最良サンプルの信頼度の高い割り当てを防止し,モデルの精度を損なう。 そこで本研究では, 誤り訂正問題を定量的に評価するために, 最良回帰サンプルのリコール尺度を提案する。 そこで本研究では,局所化精度を考慮した分類損失を最適化に組み込んだAlign-DETRを提案する。 提案した損失IA-BCEはDETRのトレーニングをガイドし、分類スコアと局所化精度の強い相関関係を構築する。 また,複合マッチング方式を採用し,エンドツーエンドのスキームを維持しつつ,より高速なトレーニング収束でdetrベースの検出を容易にする。 さらに,クエリの分散によって生じるサンプル品質の劇的な低下を克服するために,重要でないサンプルの干渉を抑制するための素試料重み付け機構を導入する。 激しい実験が行われ、非常に競争的な結果が報告された。 特に、DAB-DETRベースラインに46 (+3.8)%のAPをResNet-50バックボーンで供給し、強力なベースラインDINOを使用する場合、COCO検証セットの1x設定で50.2%の新たなSOTA性能に達する。 私たちのコードはhttps://github.com/FelixCaae/AlignDETR.comで利用可能です。

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