Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiffYOLO: Object Detection for Anti-Noise via YOLO and Diffusion Models

論文の概要: DiffYOLO: Object Detection for Anti-Noise via YOLO and Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01659v1
Date: Wed, 3 Jan 2024 10:35:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-04 14:22:18.224149
Title: DiffYOLO: Object Detection for Anti-Noise via YOLO and Diffusion Models
Title（参考訳）: diffyolo: yoloと拡散モデルによる反ノイズの物体検出
Authors: Yichen Liu and Huajian Zhang and Daqing Gao
Abstract要約: 本稿では,DiffYOLO と呼ばれる YOLO モデルに適用可能なフレームワークを提案する。具体的には,拡散確率モデルから特徴写像を抽出し,よく訓練されたモデルを強化する。その結果、このフレームワークはノイズの多いデータセットのパフォーマンスを証明できるだけでなく、高品質なテストデータセットにおける検出結果も証明できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7846759259287985
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Object detection models represented by YOLO series have been widely used and have achieved great results on the high quality datasets, but not all the working conditions are ideal. To settle down the problem of locating targets on low quality datasets, the existing methods either train a new object detection network, or need a large collection of low-quality datasets to train. However, we propose a framework in this paper and apply it on the YOLO models called DiffYOLO. Specifically, we extract feature maps from the denoising diffusion probabilistic models to enhance the well-trained models, which allows us fine-tune YOLO on high-quality datasets and test on low-quality datasets. The results proved this framework can not only prove the performance on noisy datasets, but also prove the detection results on high-quality test datasets. We will supplement more experiments later (with various datasets and network architectures).
Abstract（参考訳）: YOLOシリーズで表されるオブジェクト検出モデルは広く使われ、高品質なデータセットで大きな成果を上げてきたが、すべての作業条件が理想的なわけではない。低品質データセットのターゲットを特定するという問題を解決するため、既存の手法では、新しいオブジェクト検出ネットワークをトレーニングするか、あるいはトレーニングに大量の低品質データセットを必要とする。しかし,本稿では,DiffYOLOと呼ばれるYOLOモデルに適用するフレームワークを提案する。具体的には,ノイズ拡散確率モデルから特徴マップを抽出して,十分に訓練されたモデルを強化し,高品質なデータセット上でのyoloの微調整と,低品質なデータセットのテストを可能にした。その結果、このフレームワークはノイズの多いデータセットのパフォーマンスを証明できるだけでなく、高品質なテストデータセットの検出結果も証明できることがわかった。さらなる実験(さまざまなデータセットとネットワークアーキテクチャ)を後ほど補完します。

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