論文の概要: Semantic-Aware Transformation-Invariant RoI Align

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09609v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 08:50:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:38:01.329303
• Title: Semantic-Aware Transformation-Invariant RoI Align
• Title（参考訳）: 意味認識変換-不変RoIアライメント
• Authors: Guo-Ye Yang, George Kiyohiro Nakayama, Zi-Kai Xiao, Tai-Jiang Mu, Xiaolei Huang, Shi-Min Hu
• Abstract要約: 2段検出器は1段検出器よりも高い検出精度を持つことが多い。 SRA(Semantic RoI Align)と呼ばれる新しいRoI特徴抽出器を提案する。 SRAは2段検出器の様々な変換の下で不変のRoI特徴を抽出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.823382081015055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Great progress has been made in learning-based object detection methods in the last decade. Two-stage detectors often have higher detection accuracy than one-stage detectors, due to the use of region of interest (RoI) feature extractors which extract transformation-invariant RoI features for different RoI proposals, making refinement of bounding boxes and prediction of object categories more robust and accurate. However, previous RoI feature extractors can only extract invariant features under limited transformations. In this paper, we propose a novel RoI feature extractor, termed Semantic RoI Align (SRA), which is capable of extracting invariant RoI features under a variety of transformations for two-stage detectors. Specifically, we propose a semantic attention module to adaptively determine different sampling areas by leveraging the global and local semantic relationship within the RoI. We also propose a Dynamic Feature Sampler which dynamically samples features based on the RoI aspect ratio to enhance the efficiency of SRA, and a new position embedding, \ie Area Embedding, to provide more accurate position information for SRA through an improved sampling area representation. Experiments show that our model significantly outperforms baseline models with slight computational overhead. In addition, it shows excellent generalization ability and can be used to improve performance with various state-of-the-art backbones and detection methods.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、学習に基づく物体検出手法は大きな進歩を遂げてきた。 2段検出器は、異なるroi提案に対して変換不変なroi特徴を抽出する領域抽出器(roi)を使用することにより、1段検出器よりも検出精度が高く、境界ボックスの改良とオブジェクトカテゴリの予測がより堅牢で正確である。 しかし、以前のRoI特徴抽出器は、限られた変換の下でのみ不変特徴を抽出できる。 本稿では,2段検出器の様々な変換の下で不変なRoI特徴を抽出できる新しいRoI特徴抽出器,Semantic RoI Align (SRA)を提案する。 具体的には,RoI内の大域的および局所的意味関係を利用して,異なるサンプリング領域を適応的に決定するセマンティックアテンションモジュールを提案する。 また、SRAの効率を高めるためにRoIアスペクト比に基づいて動的に特徴をサンプリングする動的特徴サンプリング器を提案し、改良されたサンプリング領域表現によりSRAのより正確な位置情報を提供するために、新しい位置埋め込みであるShaie Area Embeddingを提案する。 実験により,本モデルは計算オーバーヘッドの少ないベースラインモデルよりも有意に優れていた。 さらに、優れた一般化能力を示し、様々な最先端のバックボーンと検出方法による性能向上に使用できる。

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