論文の概要: RHINO: Rotated DETR with Dynamic Denoising via Hungarian Matching for Oriented Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07598v3
• Date: Tue, 6 Jun 2023 09:06:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 19:59:03.520842
• Title: RHINO: Rotated DETR with Dynamic Denoising via Hungarian Matching for Oriented Object Detection
• Title（参考訳）: RHINO: ハンガリーマッチングによる動的デノーミングによる回転DETRによるオブジェクト指向物体検出
• Authors: Hakjin Lee, Minki Song, Jamyoung Koo, Junghoon Seo
• Abstract要約: オブジェクト指向物体検出のための第1の強力なDINOベースラインを提案する。 オブジェクト指向物体検出のための直接的なDETRの利用は、非重複予測を保証するものではない。 ハンガリー語マッチングを使って冗長なノイズクエリをフィルタリングする、textitdynamic denoising$戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5438676149999075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the publication of DINO, a variant of the Detection Transformer (DETR), Detection Transformers are breaking the record in the object detection benchmark with the merits of their end-to-end design and scalability. However, the extension of DETR to oriented object detection has not been thoroughly studied although more benefits from its end-to-end architecture are expected such as removing NMS and anchor-related costs. In this paper, we propose a first strong DINO-based baseline for oriented object detection. We found that straightforward employment of DETRs for oriented object detection does not guarantee non-duplicate prediction, and propose a simple cost to mitigate this. Furthermore, we introduce a $\textit{dynamic denoising}$ strategy that uses Hungarian matching to filter redundant noised queries and $\textit{query alignment}$ to preserve matching consistency between Transformer decoder layers. Our proposed model outperforms previous rotated DETRs and other counterparts, achieving state-of-the-art performance in DOTA-v1.0/v1.5/v2.0, and DIOR-R benchmarks.
• Abstract（参考訳）: Detection Transformer (DETR) の変種である DINO の公開により,検出トランスフォーマーは,エンドツーエンドの設計とスケーラビリティのメリットによって,オブジェクト検出ベンチマークにおける記録を破っている。 しかし、detrのオブジェクト指向オブジェクト検出への拡張は十分に研究されていないが、nmsの除去やアンカー関連コストといったエンドツーエンドアーキテクチャの利点が期待されている。 本稿では,指向オブジェクト検出のための最初の強 dino ベースラインを提案する。 指向オブジェクト検出のためのdetrの直接的採用は非重複予測を保証せず、これを緩和するための簡単なコストを提案している。 さらに、$\textit{dynamic denoising}$戦略を導入し、ハンガリーマッチングを使用して冗長なノイズクエリをフィルタリングし、$\textit{query alignment}$を使用してトランスフォーマデコーダ層間の一貫性を保つ。 提案手法は, DOTA-v1.0/v1.5/v2.0 および DIOR-R ベンチマークにおいて, 先行する DETR などの性能より優れていた。

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