論文の概要: Dynamic Tiling: A Model-Agnostic, Adaptive, Scalable, and
Inference-Data-Centric Approach for Efficient and Accurate Small Object
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11069v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 05:25:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-21 13:06:23.922454
- Title: Dynamic Tiling: A Model-Agnostic, Adaptive, Scalable, and
Inference-Data-Centric Approach for Efficient and Accurate Small Object
Detection
- Title(参考訳): dynamic tiling: 効率的で正確な小物体検出のためのモデル非依存、適応、スケーラブル、推論データ中心のアプローチ
- Authors: Son The Nguyen, Theja Tulabandhula, Duy Nguyen
- Abstract要約: Dynamic Tilingは、小さなオブジェクト検出のためのモデルに依存しない、適応的でスケーラブルなアプローチである。
本手法は, フラグメントオブジェクトを効果的に解決し, 検出精度を向上し, 計算オーバーヘッドを最小限に抑える。
全体として、Dynamic Tilingは既存のモデルに依存しない一様収穫法よりも優れている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.8332251841430423
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce Dynamic Tiling, a model-agnostic, adaptive, and scalable
approach for small object detection, anchored in our inference-data-centric
philosophy. Dynamic Tiling starts with non-overlapping tiles for initial
detections and utilizes dynamic overlapping rates along with a tile minimizer.
This dual approach effectively resolves fragmented objects, improves detection
accuracy, and minimizes computational overhead by reducing the number of
forward passes through the object detection model. Adaptable to a variety of
operational environments, our method negates the need for laborious
recalibration. Additionally, our large-small filtering mechanism boosts the
detection quality across a range of object sizes. Overall, Dynamic Tiling
outperforms existing model-agnostic uniform cropping methods, setting new
benchmarks for efficiency and accuracy.
- Abstract(参考訳): モデルに依存しない、適応的でスケーラブルな、小さなオブジェクト検出アプローチであるDynamic Tilingを導入し、推論データ中心の哲学を定着させます。
動的タイリングは、初期検出のための非オーバーラップタイルから始まり、動的オーバーラップレートとタイル最小化器を利用する。
この2重アプローチは、フラグメントされたオブジェクトを効果的に解決し、検出精度を向上させ、オブジェクト検出モデルを通過するフォワードパスの数を減らすことによって計算オーバーヘッドを最小化する。
様々な運用環境に適応し, 精力的な再校正の必要性を否定する手法を提案する。
さらに,大小のフィルタリング機構により,様々な物体サイズにわたる検出品質が向上する。
全体的に、動的タイリングは、既存のモデルに依存しない一様クロッピングメソッドよりも優れており、効率と正確性のために新しいベンチマークを設定する。
関連論文リスト
- Efficient Oriented Object Detection with Enhanced Small Object Recognition in Aerial Images [2.9138705529771123]
本稿では,オブジェクト指向物体検出タスクに適したYOLOv8モデルを新たに拡張する。
本モデルでは,ASFP(Adaptive Scale Feature Pyramid)モジュールと,P2層の詳細を利用したウェーブレット変換に基づくC2fモジュールを特徴とする。
我々のアプローチは233万のパラメータを持つDecoupleNetよりも効率的なアーキテクチャ設計を提供し、検出精度を維持しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-17T05:45:48Z) - Oriented Tiny Object Detection: A Dataset, Benchmark, and Dynamic Unbiased Learning [51.170479006249195]
本研究では,新しいデータセット,ベンチマーク,動的粗大な学習手法を提案する。
提案するデータセットであるAI-TOD-Rは、すべてのオブジェクト指向オブジェクト検出データセットの中で最小のオブジェクトサイズを特徴としている。
完全教師付きおよびラベル効率の両アプローチを含む,幅広い検出パラダイムにまたがるベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T09:14:32Z) - DASSF: Dynamic-Attention Scale-Sequence Fusion for Aerial Object Detection [6.635903943457569]
元のYOLOアルゴリズムは、異なるスケールのターゲットを認識する能力の弱いため、全体的な検出精度が低い。
本稿では,空中画像のターゲット検出のための動的アテンションスケール系列融合アルゴリズム(DASSF)を提案する。
DASSF法をYOLOv8nと比較すると,平均平均精度(mAP)は9.2%,2.4%増加した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T05:26:44Z) - Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for
Advanced Object Detection [55.2480439325792]
本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。
提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。
この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T19:49:13Z) - Small Object Detection via Coarse-to-fine Proposal Generation and
Imitation Learning [52.06176253457522]
本稿では,粗粒度パイプラインと特徴模倣学習に基づく小型物体検出に適した2段階フレームワークを提案する。
CFINetは、大規模な小さなオブジェクト検出ベンチマークであるSODA-DとSODA-Aで最先端の性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T13:13:09Z) - Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object
Detection [7.262048441360132]
少ないショットのオブジェクト検出は、少数ショットの学習とオブジェクト検出という領域において、新たなトピックである。
本稿では,数発検出を促進できる帰納的バイアスの学習を可能にする訓練手法を提案する。
提案手法は,高パラメトリックかつ複雑な数ショットメタモデルとは対照的に,解釈可能な損失関数を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T15:14:16Z) - ARS-DETR: Aspect Ratio-Sensitive Detection Transformer for Aerial Oriented Object Detection [55.291579862817656]
既存のオブジェクト指向オブジェクト検出手法では、モデルの性能を測定するために計量AP$_50$が一般的である。
我々は、AP$_50$は本来、角度偏差に大きな耐性があるため、オブジェクト指向物体検出には適さないと主張している。
本稿では,ARS-DETR(Aspect Ratio Sensitive Oriented Object Detector with Transformer)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T02:20:56Z) - Real-World Semantic Grasping Detection [0.34410212782758054]
本稿では,意味認識と把握検出を両立できるエンドツーエンドのセマンティック把握検出モデルを提案する。
また,検出を把握するためのセマンティック情報に基づき,単一のオブジェクトの特徴のみを保持するターゲット特徴フィルタリング機構を設計する。
実験結果から,コーネルグルーピングデータセットの98.38%の精度が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-20T05:57:22Z) - Slender Object Detection: Diagnoses and Improvements [74.40792217534]
本稿では,超高アスペクト比,すなわちtextbfslender オブジェクトの特定タイプの検出について検討する。
古典的物体検出法では、細い物体に対してのみ評価される場合、COCO上の18.9%のmAPの劇的な低下が観察される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T09:39:42Z) - Incremental Object Detection via Meta-Learning [77.55310507917012]
本稿では,段階的タスク間の情報を最適に共有するように,モデル勾配を再形成するメタラーニング手法を提案する。
既存のメタ学習法と比較して,本手法はタスク非依存であり,オブジェクト検出のための高容量モデルに新たなクラスやスケールを段階的に追加することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-17T13:40:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。