論文の概要: DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08069v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 08:30:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 16:04:35.365881
• Title: DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection
• Title（参考訳）: DETRはリアルタイム物体検出でYOLOに勝る
• Authors: Wenyu Lv, Shangliang Xu, Yian Zhao, Guanzhong Wang, Jinman Wei, Cheng Cui, Yuning Du, Qingqing Dang, Yi Liu
• Abstract要約: 非最大抑圧(NMS)による推論遅延を回避するためにRT-DETR(Real-Time Detection TRansformer)を提案する。 具体的には,マルチスケールな特徴を効率よく処理するハイブリッドエンコーダを設計し,イントラスケールインタラクションとクロススケールフュージョンを分離する。 提案する検出器は, 再トレーニングを必要とせず, 異なるデコーダ層を用いることで, 推論速度の柔軟調整を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.197746938859857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, end-to-end transformer-based detectors (DETRs) have achieved remarkable performance. However, the issue of the high computational cost of DETRs has not been effectively addressed, limiting their practical application and preventing them from fully exploiting the benefits of no post-processing, such as non-maximum suppression (NMS). In this paper, we first analyze the influence of NMS in modern real-time object detectors on inference speed, and establish an end-to-end speed benchmark. To avoid the inference delay caused by NMS, we propose a Real-Time DEtection TRansformer (RT-DETR), the first real-time end-to-end object detector to our best knowledge. Specifically, we design an efficient hybrid encoder to efficiently process multi-scale features by decoupling the intra-scale interaction and cross-scale fusion, and propose IoU-aware query selection to improve the initialization of object queries. In addition, our proposed detector supports flexibly adjustment of the inference speed by using different decoder layers without the need for retraining, which facilitates the practical application of real-time object detectors. Our RT-DETR-L achieves 53.0% AP on COCO val2017 and 114 FPS on T4 GPU, while RT-DETR-X achieves 54.8% AP and 74 FPS, outperforming all YOLO detectors of the same scale in both speed and accuracy. Furthermore, our RT-DETR-R50 achieves 53.1% AP and 108 FPS, outperforming DINO-Deformable-DETR-R50 by 2.2% AP in accuracy and by about 21 times in FPS. Source code and pretrained models will be available at PaddleDetection.
• Abstract（参考訳）: 近年,end-to-end transformer-based detectors (detrs) が注目されている。 しかし, DETR の高計算コストの問題は効果的に解決されておらず,実用的利用を制限し,非最大抑圧 (NMS) などの後処理の利点を完全に活用することができない。 本稿では,現代のリアルタイム物体検出器におけるNMSの推論速度への影響を解析し,エンドツーエンドの速度ベンチマークを確立する。 NMSによる推論遅延を回避するため,我々の知る最初のリアルタイム・エンドツーエンド物体検出器であるリアルタイム検出TRansformer (RT-DETR)を提案する。 具体的には,大規模インタラクションとクロススケールフュージョンを分離してマルチスケール特徴を効率的に処理する効率的なハイブリッドエンコーダを設計し,オブジェクトクエリの初期化を改善するためにIoU対応クエリ選択を提案する。 また,提案する検出器は,異なるデコーダ層を用いて,再訓練を必要とせず柔軟に推定速度を調整できるため,実時間物体検出器の実用化が容易である。 RT-DETR-LはCOCO val2017で53.0%AP、T4 GPUで114FPS、RT-DETR-Xは54.8%APと74FPSを達成し、同じスケールのYOLO検出器をスピードと精度で上回っている。 さらに, RT-DETR-R50は53.1%のAPと108のFPSを達成し, DINO-Deformable-DETR-R50の精度は2.2%, FPSの約21倍に向上した。 ソースコードと事前訓練されたモデルはPaddleDetectionで利用できる。

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