論文の概要: SSGA-Net: Stepwise Spatial Global-local Aggregation Networks for for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18857v1
• Date: Wed, 29 May 2024 08:12:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:19:10.988882
• Title: SSGA-Net: Stepwise Spatial Global-local Aggregation Networks for for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: SSGA-Net: 自律運転のためのステップワイドグローバルローカルアグリゲーションネットワーク
• Authors: Yiming Cui, Cheng Han, Dongfang Liu,
• Abstract要約: 現在のモデルは、通常、タスクヘッドのオブジェクト表現を強化するために隣のフレームから特徴を集約します。 これらの手法は将来のフレームからの情報に依存し、高い計算複雑性に悩まされる。 本稿では,これらの問題を解決するために,段階的に空間的局所集約ネットワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.731481134782577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Visual-based perception is the key module for autonomous driving. Among those visual perception tasks, video object detection is a primary yet challenging one because of feature degradation caused by fast motion or multiple poses. Current models usually aggregate features from the neighboring frames to enhance the object representations for the task heads to generate more accurate predictions. Though getting better performance, these methods rely on the information from the future frames and suffer from high computational complexity. Meanwhile, the aggregation process is not reconfigurable during the inference time. These issues make most of the existing models infeasible for online applications. To solve these problems, we introduce a stepwise spatial global-local aggregation network. Our proposed models mainly contain three parts: 1). Multi-stage stepwise network gradually refines the predictions and object representations from the previous stage; 2). Spatial global-local aggregation fuses the local information from the neighboring frames and global semantics from the current frame to eliminate the feature degradation; 3). Dynamic aggregation strategy stops the aggregation process early based on the refinement results to remove redundancy and improve efficiency. Extensive experiments on the ImageNet VID benchmark validate the effectiveness and efficiency of our proposed models.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づく知覚は、自動運転の鍵となるモジュールである。 これらの視覚的認識タスクの中で、ビデオオブジェクト検出は、高速な動きや複数のポーズによって生じる特徴劣化のため、主要かつ困難なタスクである。 現在のモデルは、通常、隣接するフレームから特徴を集約してタスクヘッドのオブジェクト表現を強化し、より正確な予測を生成する。 性能は向上するが、これらの手法は将来のフレームの情報に依存し、高い計算複雑性に悩まされる。 一方、アグリゲーションプロセスは、推論時間中に再構成できない。 これらの問題により、既存のモデルのほとんどがオンラインアプリケーションでは利用できない。 これらの問題を解決するために、段階的に空間的にグローバルな集約ネットワークを導入する。 提案するモデルは,主に3つの部分を含む。 多段階のステップワイドネットワークは、前段階からの予測とオブジェクト表現を徐々に洗練する。 空間的グローバル・ローカル・アグリゲーションは、隣接するフレームからの局所情報と現在のフレームからのグローバル・セマンティクスを融合させ、特徴劣化を解消する。 ダイナミックアグリゲーション戦略は、リファインメント結果に基づいて早期にアグリゲーションプロセスを停止し、冗長性を除去し、効率を向上する。 ImageNet VIDベンチマークの大規模な実験により、提案モデルの有効性と効率が検証された。

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