Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Tiling: A Model-Agnostic, Adaptive, Scalable, and Inference-Data-Centric Approach for Efficient and Accurate Small Object Detection

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。

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