論文の概要: MoCaE: Mixture of Calibrated Experts Significantly Improves Object
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14976v4
- Date: Thu, 1 Feb 2024 12:51:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 19:15:37.148403
- Title: MoCaE: Mixture of Calibrated Experts Significantly Improves Object
Detection
- Title（参考訳）: MoCaE: 校正専門家の混在がオブジェクト検出を大幅に改善
- Authors: Kemal Oksuz and Selim Kuzucu and Tom Joy and Puneet K. Dokania
- Abstract要約: 我々は、Deep Ensemblesと同様の方法で、専門的なオブジェクト検出器を"自然に組み合わせることによって、しばしば性能が劣化することを発見した。
この問題の主な原因は,専門家の予測が性能に合わないことである。
これを解決するため,エキスパートの混合を構築する際に,専門家の個人的パフォーマンスを反映した方法で,これらの予測を組み合わせることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.059899772411033
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Combining the strengths of many existing predictors to obtain a Mixture of
Experts which is superior to its individual components is an effective way to
improve the performance without having to develop new architectures or train a
model from scratch. However, surprisingly, we find that na\"ively combining
expert object detectors in a similar way to Deep Ensembles, can often lead to
degraded performance. We identify that the primary cause of this issue is that
the predictions of the experts do not match their performance, a term referred
to as miscalibration. Consequently, the most confident detector dominates the
final predictions, preventing the mixture from leveraging all the predictions
from the experts appropriately. To address this, when constructing the Mixture
of Experts, we propose to combine their predictions in a manner which reflects
the individual performance of the experts; an objective we achieve by first
calibrating the predictions before filtering and refining them. We term this
approach the Mixture of Calibrated Experts and demonstrate its effectiveness
through extensive experiments on 5 different detection tasks using a variety of
detectors, showing that it: (i) improves object detectors on COCO and instance
segmentation methods on LVIS by up to $\sim 2.5$ AP; (ii) reaches
state-of-the-art on COCO test-dev with $65.1$ AP and on DOTA with $82.62$
$\mathrm{AP_{50}}$; (iii) outperforms single models consistently on recent
detection tasks such as Open Vocabulary Object Detection.
- Abstract（参考訳）: 個々のコンポーネントよりも優れたMixture of Expertsを得るための、多くの既存の予測者の強みを組み合わせることは、新しいアーキテクチャを開発したり、スクラッチからモデルを訓練したりすることなく、パフォーマンスを改善する効果的な方法である。
しかし、驚くべきことに、Deep Ensemblesと同様の方法で専門の物体検出器を「高度に組み合わせる」ことで、しばしば性能が劣化する可能性がある。
この問題の主な原因は、専門家の予測が彼らの業績に合っていないこと、すなわち誤解(miscalibration)である。
その結果、最も確実な検出器が最終予測を支配し、混合物が専門家の全ての予測を適切に活用することを防ぐ。
そこで本稿では,エキスパートの混合構築において,専門家の個々のパフォーマンスを反映した予測を組み合わせることを提案する。
このアプローチを校正専門家の混合と呼び、様々な検出器を用いて5つの異なる検出タスクを広範囲に実験し、その効果を実証する。
i) 最大$\sim 2.5$ APによるCOCOのオブジェクト検出器およびLVISのインスタンスセグメンテーション法の改善
(ii) COCO test-dev で 65.1$ AP で DOTA で 82.62$$\mathrm{AP_{50}}$;
(iii)Open Vocabulary Object Detectionのような最近の検出タスクにおいて、単一モデルを一貫して上回る。
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