論文の概要: Global Feature Pyramid Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11231v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 14:30:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 19:41:13.407820
• Title: Global Feature Pyramid Network
• Title（参考訳）: グローバルな特徴ピラミッドネットワーク
• Authors: Weilin Xiao, Ming Xu and Yonggui Lin
• Abstract要約: 視覚的特徴ピラミッドは、目標検出タスクの有効性と効率性を証明している。 現在の手法では、層間特徴の相互作用を過度に強調し、層内特徴調整の重要な側面を無視する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2473780585666772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The visual feature pyramid has proven its effectiveness and efficiency in target detection tasks. Yet, current methodologies tend to overly emphasize inter-layer feature interaction, neglecting the crucial aspect of intra-layer feature adjustment. Experience underscores the significant advantages of intra-layer feature interaction in enhancing target detection tasks. While some approaches endeavor to learn condensed intra-layer feature representations using attention mechanisms or visual transformers, they overlook the incorporation of global information interaction. This oversight results in increased false detections and missed targets.To address this critical issue, this paper introduces the Global Feature Pyramid Network (GFPNet), an augmented version of PAFPN that integrates global information for enhanced target detection. Specifically, we leverage a lightweight MLP to capture global feature information, utilize the VNC encoder to process these features, and employ a parallel learnable mechanism to extract intra-layer features from the input image. Building on this foundation, we retain the PAFPN method to facilitate inter-layer feature interaction, extracting rich feature details across various levels.Compared to conventional feature pyramids, GFPN not only effectively focuses on inter-layer feature information but also captures global feature details, fostering intra-layer feature interaction and generating a more comprehensive and impactful feature representation. GFPN consistently demonstrates performance improvements over object detection baselines.
• Abstract（参考訳）: 視覚的特徴ピラミッドは、目標検出タスクの有効性と効率性を証明している。 しかし、現在の手法は層間特徴の相互作用を過度に強調し、層間特徴調整の重要な側面を無視する傾向にある。 experienceは、ターゲット検出タスクの強化における層内特徴の相互作用の重要な利点を強調する。 いくつかのアプローチでは、注意機構や視覚変換器を用いて層内特徴表現の凝縮を学習しようとするが、グローバルな情報相互作用の組み入れを見落としている。 この見落としは、誤検出の増加と目標の欠落を招き、この問題に対処するため、本論文では、ターゲット検出にグローバル情報を統合したpafpnの拡張版であるglobal feature pyramid network(gfpnet)を紹介する。 具体的には、軽量MLPを利用してグローバルな特徴情報をキャプチャし、VNCエンコーダを使ってこれらの特徴を処理し、並列学習機構を用いて入力画像から層内特徴を抽出する。 この基盤の上に構築したPAFPN法は,多層的特徴の相互作用を促進するため,多層的特徴の相互作用の促進,多層的特徴の抽出,および従来の特徴のピラミッドと対比して,GFPNは層間特徴情報を効果的に重視するだけでなく,グローバルな特徴の詳細を捉え,層間特徴の相互作用を育み,より包括的でインパクトのある特徴の表現を生成する。 GFPNは一貫してオブジェクト検出ベースラインよりもパフォーマンスが向上している。

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