論文の概要: You Only Look at Once for Real-time and Generic Multi-Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01641v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 03:50:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 02:07:59.213043
• Title: You Only Look at Once for Real-time and Generic Multi-Task
• Title（参考訳）: リアルタイムと汎用的なマルチタスクを一度だけ見る
• Authors: Jiayuan Wang, Q. M. Jonathan Wu and Ning Zhang
• Abstract要約: 自律運転のための適応的,リアルタイム,軽量なマルチタスクモデルを提案する。 オブジェクト検出、乾燥可能なエリアセグメンテーション、レーンラインセグメンテーションタスクに対処する。 その結果、オブジェクト検出のmAP50は81.1%、乾燥可能な領域分割のmIoUは91.0%、レーン線分割のIoUは28.8%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.16894254343321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High precision, lightweight, and real-time responsiveness are three essential requirements for implementing autonomous driving. In this study, we present an adaptive, real-time, and lightweight multi-task model designed to concurrently address object detection, drivable area segmentation, and lane line segmentation tasks. Specifically, we developed an end-to-end multi-task model with a unified and streamlined segmentation structure. We introduced a learnable parameter that adaptively concatenate features in segmentation necks, using the same loss function for all segmentation tasks. This eliminates the need for customizations and enhances the model's generalization capabilities. We also introduced a segmentation head composed only of a series of convolutional layers, which reduces the inference time. We achieved competitive results on the BDD100k dataset, particularly in visualization outcomes. The performance results show a mAP50 of 81.1% for object detection, a mIoU of 91.0% for drivable area segmentation, and an IoU of 28.8% for lane line segmentation. Additionally, we introduced real-world scenarios to evaluate our model's performance in a real scene, which significantly outperforms competitors. This demonstrates that our model not only exhibits competitive performance but is also more flexible and faster than existing multi-task models. The source codes and pre-trained models are released at https://github.com/JiayuanWang-JW/YOLOv8-multi-task
• Abstract（参考訳）: 高精度、軽量、リアルタイムの応答性は、自動運転を実装するための3つの必須要件である。 本研究では,オブジェクト検出,ドリブル領域分割,レーン線分割を同時に行うように設計された適応的,リアルタイム,軽量なマルチタスクモデルを提案する。 具体的には、統一的で合理化されたセグメンテーション構造を持つエンドツーエンドのマルチタスクモデルを開発した。 セグメンテーションネックにおける特徴を適応結合する学習可能なパラメータを導入し,すべてのセグメンテーションタスクにおいて同じ損失関数を用いた。 これにより、カスタマイズの必要性がなくなり、モデルの一般化機能が強化される。 また,一連の畳み込み層のみからなるセグメンテーションヘッドを導入し,推論時間を短縮した。 BDD100kデータセット上で、特に視覚化結果の競合的な結果を達成したのです。 その結果, 物体検出用mAP50は81.1%, 乾燥領域分割用mIoUは91.0%, レーン線分割用IoUは28.8%であった。 さらに、実際のシーンでモデルのパフォーマンスを評価するために、実世界のシナリオを導入しました。 これは、我々のモデルは競争性能を示すだけでなく、既存のマルチタスクモデルよりも柔軟で高速であることを示している。 ソースコードと事前訓練済みモデルはhttps://github.com/JiayuanWang-JW/YOLOv8-multi-taskで公開されている。

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