Fugu-MT 論文翻訳(概要): detrex: Benchmarking Detection Transformers

論文の概要: detrex: Benchmarking Detection Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07265v2
Date: Tue, 13 Jun 2023 17:53:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-06-14 10:22:25.168512
Title: detrex: Benchmarking Detection Transformers
Title（参考訳）: detrex:ベンチマーク検出トランスフォーマー
Abstract要約: 我々は,DeTRベースのインスタンス認識アルゴリズムの大部分をサポートするデトレックスという,統一的で高度にモジュール化された軽量なデトレックスを開発した。我々はdetrexの下で広範な実験を行い、DETRモデルに対する包括的なベンチマークを行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.75356071082983
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The DEtection TRansformer (DETR) algorithm has received considerable attention in the research community and is gradually emerging as a mainstream approach for object detection and other perception tasks. However, the current field lacks a unified and comprehensive benchmark specifically tailored for DETR-based models. To address this issue, we develop a unified, highly modular, and lightweight codebase called detrex, which supports a majority of the mainstream DETR-based instance recognition algorithms, covering various fundamental tasks, including object detection, segmentation, and pose estimation. We conduct extensive experiments under detrex and perform a comprehensive benchmark for DETR-based models. Moreover, we enhance the performance of detection transformers through the refinement of training hyper-parameters, providing strong baselines for supported algorithms.We hope that detrex could offer research communities a standardized and unified platform to evaluate and compare different DETR-based models while fostering a deeper understanding and driving advancements in DETR-based instance recognition. Our code is available at https://github.com/IDEA-Research/detrex. The project is currently being actively developed. We encourage the community to use detrex codebase for further development and contributions.
Abstract（参考訳）: 検出TR(Detection TRansformer)アルゴリズムは研究コミュニティで注目されており、オブジェクト検出やその他の知覚タスクの主流となるアプローチとして徐々に発展しつつある。しかし、現在の分野には、DETRベースのモデルに特化された統一的で包括的なベンチマークが欠けている。この問題に対処するために,Detrexという,オブジェクト検出やセグメンテーション,ポーズ推定など,さまざまな基本的なタスクをカバーする,主要なDETRベースのインスタンス認識アルゴリズムの大部分をサポートする,統一的で高度にモジュール化された軽量なコードベースを開発した。我々は detrex で広範な実験を行い, detr モデルに対する包括的なベンチマークを行う。さらに,検出トランスフォーマーの性能向上に寄与し,サポート対象のアルゴリズムに強力なベースラインを提供するとともに,DeTRベースのモデルの評価と比較を行うとともに,DeTRベースのインスタンス認識の深い理解と進歩を促進するために,Detrexが研究コミュニティに標準化された統一プラットフォームを提供することを期待している。私たちのコードはhttps://github.com/idea-research/detrex.comで利用可能です。このプロジェクトは現在活発に開発されている。さらなる開発とコントリビューションのために、コミュニティにdetrexコードベースの使用を推奨しています。

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