論文の概要: YOLOCS: Object Detection based on Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04170v2
• Date: Sun, 21 May 2023 12:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 02:53:25.960300
• Title: YOLOCS: Object Detection based on Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification
• Title（参考訳）: YOLOCS:特徴空間凝固のためのDense Channel Compressionに基づく物体検出
• Authors: Lin Huang, Weisheng Li, Linlin Shen, Haojie Fu, Xue Xiao, Suihan Xiao
• Abstract要約: 本稿では,Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification Structure (DCFS) と非対称多層圧縮デカップリングヘッド (ADH) という,バックボーンとヘッドネットワークのための2つの革新的なモジュールを紹介する。 YOLOv5モデルに統合されると、これらの2つのモジュールは例外的な性能を示し、YOLOCSと呼ばれるモデルが修正される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.066343152769253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we examine the associations between channel features and convolutional kernels during the processes of feature purification and gradient backpropagation, with a focus on the forward and backward propagation within the network. Consequently, we propose a method called Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification. Drawing upon the central concept of this method, we introduce two innovative modules for backbone and head networks: the Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification Structure (DCFS) and the Asymmetric Multi-Level Compression Decoupled Head (ADH). When integrated into the YOLOv5 model, these two modules demonstrate exceptional performance, resulting in a modified model referred to as YOLOCS. Evaluated on the MSCOCO dataset, the large, medium, and small YOLOCS models yield AP of 50.1%, 47.6%, and 42.5%, respectively. Maintaining inference speeds remarkably similar to those of the YOLOv5 model, the large, medium, and small YOLOCS models surpass the YOLOv5 model's AP by 1.1%, 2.3%, and 5.2%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ネットワーク内の前方および後方伝播に着目し,特徴浄化と勾配バックプロパゲーションの過程におけるチャネル特性と畳み込み核の関係について検討する。 そこで本稿では,Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidificationを提案する。 本手法の中心概念に基づき,Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification Structure (DCFS) と非対称多層圧縮デカップリングヘッド (ADH) という,バックボーンとヘッドネットワークのための2つの革新的なモジュールを導入する。 YOLOv5モデルに統合されると、これらの2つのモジュールは例外的な性能を示し、YOLOCSと呼ばれるモデルが修正される。 MSCOCOデータセットに基づいて評価すると、大、中、小のYOLOCSモデルはそれぞれ50.1%、47.6%、42.5%のAPが得られる。 推論速度はYOLOv5モデルと著しく類似しており、大、中、小のYOLOCSモデルはYOLOv5モデルのAPをそれぞれ1.1%、2.3%、5.2%上回っている。

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