論文の概要: DEYOv2: Rank Feature with Greedy Matching for End-to-End Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09165v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 14:42:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 14:25:34.554562
• Title: DEYOv2: Rank Feature with Greedy Matching for End-to-End Object Detection
• Title（参考訳）: DEYOv2: エンドツーエンドオブジェクト検出のためのグレディマッチング付きランク機能
• Authors: Haodong Ouyang
• Abstract要約: 本稿では,第1世代のDEYOモデルの改良版であるDEYOv2を提案する。 モデルトレーニングを加速し、パフォーマンスを高めるために、プログレッシブな推論アプローチを採用している。 私たちの知る限りでは、DEYOv2は古典的な検出器とクエリベースの検出器のそれぞれの強度を組み合わせた、最初の完全なエンドツーエンドのオブジェクト検出器である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel object detector called DEYOv2, an improved version of the first-generation DEYO (DETR with YOLO) model. DEYOv2, similar to its predecessor, DEYOv2 employs a progressive reasoning approach to accelerate model training and enhance performance. The study delves into the limitations of one-to-one matching in optimization and proposes solutions to effectively address the issue, such as Rank Feature and Greedy Matching. This approach enables the third stage of DEYOv2 to maximize information acquisition from the first and second stages without needing NMS, achieving end-to-end optimization. By combining dense queries, sparse queries, one-to-many matching, and one-to-one matching, DEYOv2 leverages the advantages of each method. It outperforms all existing query-based end-to-end detectors under the same settings. When using ResNet-50 as the backbone and multi-scale features on the COCO dataset, DEYOv2 achieves 51.1 AP and 51.8 AP in 12 and 24 epochs, respectively. Compared to the end-to-end model DINO, DEYOv2 provides significant performance gains of 2.1 AP and 1.4 AP in the two epoch settings. To the best of our knowledge, DEYOv2 is the first fully end-to-end object detector that combines the respective strengths of classical detectors and query-based detectors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,第1世代DEYO(DETR with YOLO)モデルの改良版であるDEYOv2を提案する。 DEYOv2は前任のDEYOv2と同様、モデルトレーニングの加速と性能向上のために進歩的な推論手法を採用している。 この研究は、最適化における1対1マッチングの限界を掘り下げ、ランク特徴やグリーディマッチングといった問題に効果的に取り組むソリューションを提案する。 このアプローチにより、DEYOv2の第3段階は、NMSを必要とせずに、第1段階と第2段階からの情報取得を最大化し、エンドツーエンドの最適化を実現することができる。 密度の高いクエリ、スパースクエリ、ワンツーマンマッチング、ワンツーマンマッチングを組み合わせることで、DEYOv2は各メソッドの利点を活用する。 既存のクエリベースのエンドツーエンド検出を、同じ設定ですべて上回る。 COCOデータセットのバックボーンとマルチスケール機能としてResNet-50を使用する場合、DeYOv2はそれぞれ51.1 APと51.8 APを12時間と24時間で達成している。 エンドツーエンドモデルであるDINOと比較して、DEYOv2は2つのエポック設定で2.1 APと1.4 APの大幅なパフォーマンス向上を提供する。 私たちの知る限りでは、DEYOv2は古典的な検出器とクエリベースの検出器のそれぞれの強度を組み合わせた、最初の完全なエンドツーエンドのオブジェクト検出器である。

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