論文の概要: Smart Home Device Detection Algorithm Based on FSA-YOLOv5

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04534v1
• Date: Mon, 8 May 2023 08:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 15:08:07.318756
• Title: Smart Home Device Detection Algorithm Based on FSA-YOLOv5
• Title（参考訳）: FSA-YOLOv5に基づくスマートホームデバイス検出アルゴリズム
• Authors: Jiafeng Zhang and Xuejing Pu
• Abstract要約: 我々は、従来の畳み込みニューラルネットワークの限界に対処するFSA-YOLOv5と呼ばれる新しいモデルを提案する。 小型デバイス検出を改善するため、室内スマートホームデバイス検出タスクの予測ヘッドを含める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Smart home device detection is a critical aspect of human-computer interaction. However, detecting targets in indoor environments can be challenging due to interference from ambient light and background noise. In this paper, we present a new model called FSA-YOLOv5, which addresses the limitations of traditional convolutional neural networks by introducing the Transformer to learn long-range dependencies. Additionally, we propose a new attention module, the full-separation attention module, which integrates spatial and channel dimensional information to learn contextual information. To improve tiny device detection, we include a prediction head for the indoor smart home device detection task. We also release the Southeast University Indoor Smart Speaker Dataset (SUSSD) to supplement existing data samples. Through a series of experiments on SUSSD, we demonstrate that our method outperforms other methods, highlighting the effectiveness of FSA-YOLOv5.
• Abstract（参考訳）: スマートホームデバイス検出は人間とコンピュータの相互作用の重要な側面である。 しかし,室内環境におけるターゲット検出は環境光と背景雑音の干渉により困難である。 本稿では,従来の畳み込みニューラルネットワークの制約に対処するために,トランスフォーマを導入することで長距離依存性を学習する,fsa-yolov5と呼ばれる新しいモデルを提案する。 さらに,空間次元情報とチャネル次元情報を統合し,文脈情報を学習する新しいアテンションモジュール,フルセパレーションアテンションモジュールを提案する。 小型デバイス検出を改善するため,屋内スマートホームデバイス検出タスクの予測ヘッドを含む。 また、既存のデータサンプルを補完するsussd(southeast university indoor smart speaker dataset)もリリースしています。 我々はSUSSDの一連の実験を通じて,本手法が他の手法よりも優れており,FSA-YOLOv5の有効性が示された。

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