論文の概要: YOLO-Former: YOLO Shakes Hand With ViT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06244v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 20:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 20:55:42.797571
• Title: YOLO-Former: YOLO Shakes Hand With ViT
• Title（参考訳）: yolo-former: vitで握手するyolo
• Authors: Javad Khoramdel, Ahmad Moori, Yasamin Borhani, Armin Ghanbarzadeh, and Esmaeil Najafi
• Abstract要約: 提案したYOLO-Former法は,変換器とYOLOv4のアイデアをシームレスに統合し,高精度で効率的な物体検出システムを実現する。 その結果,Pascal VOCデータセットの平均平均精度(mAP)は85.76%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proposed YOLO-Former method seamlessly integrates the ideas of transformer and YOLOv4 to create a highly accurate and efficient object detection system. The method leverages the fast inference speed of YOLOv4 and incorporates the advantages of the transformer architecture through the integration of convolutional attention and transformer modules. The results demonstrate the effectiveness of the proposed approach, with a mean average precision (mAP) of 85.76\% on the Pascal VOC dataset, while maintaining high prediction speed with a frame rate of 10.85 frames per second. The contribution of this work lies in the demonstration of how the innovative combination of these two state-of-the-art techniques can lead to further improvements in the field of object detection.
• Abstract（参考訳）: 提案するyolo-former法はtransformerとyolov4のアイデアをシームレスに統合し,高精度かつ効率的な物体検出システムを構築する。 この方法は、YOLOv4の高速推論速度を活用し、畳み込みアテンションとトランスフォーマーモジュールの統合により、トランスフォーマーアーキテクチャの利点を取り入れている。 その結果,提案手法の有効性を実証し,平均平均精度85.76\%のパスカルVOCデータセットを用いて,フレームレート10.85フレーム/秒で高い予測速度を維持した。 この研究の貢献は、この2つの最先端技術の革新的な組み合わせが、オブジェクト検出の分野におけるさらなる改善につながることを実証することにある。

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