論文の概要: YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-time Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05480v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 14:53:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:25:31.105518
• Title: YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-time Object Detection
• Title（参考訳）: YOLO-MS:リアルタイム物体検出のためのマルチスケール表現学習の再考
• Authors: Yuming Chen, Xinbin Yuan, Jiabao Wang, Ruiqi Wu, Xiang Li, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng,
• Abstract要約: YOLO-MSと呼ばれる効率的かつ高性能な物体検出器を提供する。 私たちは、他の大規模なデータセットに頼ることなく、MS COCOデータセット上でYOLO-MSをスクラッチからトレーニングします。 私たちの作業は、他のYOLOモデルのプラグイン・アンド・プレイモジュールとしても機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.36722419180875
• License:
• Abstract: We aim at providing the object detection community with an efficient and performant object detector, termed YOLO-MS. The core design is based on a series of investigations on how multi-branch features of the basic block and convolutions with different kernel sizes affect the detection performance of objects at different scales. The outcome is a new strategy that can significantly enhance multi-scale feature representations of real-time object detectors. To verify the effectiveness of our work, we train our YOLO-MS on the MS COCO dataset from scratch without relying on any other large-scale datasets, like ImageNet or pre-trained weights. Without bells and whistles, our YOLO-MS outperforms the recent state-of-the-art real-time object detectors, including YOLO-v7, RTMDet, and YOLO-v8. Taking the XS version of YOLO-MS as an example, it can achieve an AP score of 42+% on MS COCO, which is about 2% higher than RTMDet with the same model size. Furthermore, our work can also serve as a plug-and-play module for other YOLO models. Typically, our method significantly advances the APs, APl, and AP of YOLOv8-N from 18%+, 52%+, and 37%+ to 20%+, 55%+, and 40%+, respectively, with even fewer parameters and MACs. Code and trained models are publicly available at https://github.com/FishAndWasabi/YOLO-MS. We also provide the Jittor version at https://github.com/NK-JittorCV/nk-yolo.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は, YOLO-MS と呼ばれる, 効率的かつ高性能な物体検出器をオブジェクト検出コミュニティに提供することである。 コア設計は、基本ブロックのマルチブランチ機能と、異なるカーネルサイズでの畳み込みが、異なるスケールのオブジェクトの検出性能にどのように影響するかに関する一連の調査に基づいている。 その結果、リアルタイム物体検出器のマルチスケール特徴表現を大幅に強化する新たな戦略が得られた。 作業の有効性を検証するため、ImageNetやトレーニング済み重量などの他の大規模データセットに頼ることなく、MS COCOデータセット上でYOLO-MSをスクラッチからトレーニングします。 私たちのYOLO-MSは、ベルやホイッスルがなければ、YOLO-v7、RTMDet、YOLO-v8といった最先端のリアルタイム物体検出器よりも優れています。 YOLO-MSのXSバージョンを例にとると、同じモデルサイズでRTMDetよりも約2%高い、MS COCOで42+%のAPスコアが得られる。 さらに,他のYOLOモデルのプラグイン・アンド・プレイモジュールとしても機能する。 典型的には, YOLOv8-NのAPs, APl, APsは18%以上, 52%以上, 37%以上から20%以上, 55%以上, 40%以上へと有意に向上し, さらにパラメータやMACは少なかった。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/FishAndWasabi/YOLO-MSで公開されている。 また、Jittorバージョンもhttps://github.com/NK-JittorCV/nk-yolo.comで提供しています。

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