Fugu-MT 論文翻訳(概要): LW-DETR: A Transformer Replacement to YOLO for Real-Time Detection

論文の概要: LW-DETR: A Transformer Replacement to YOLO for Real-Time Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03459v1
Date: Wed, 5 Jun 2024 17:07:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 17:22:00.301064
Title: LW-DETR: A Transformer Replacement to YOLO for Real-Time Detection
Title（参考訳）: LW-DETR:リアルタイム検出のためのYOLOへのトランスフォーマーリプレース
Authors: Qiang Chen, Xiangbo Su, Xinyu Zhang, Jian Wang, Jiahui Chen, Yunpeng Shen, Chuchu Han, Ziliang Chen, Weixiang Xu, Fanrong Li, Shan Zhang, Kun Yao, Errui Ding, Gang Zhang, Jingdong Wang,
Abstract要約: リアルタイム物体検出においてYOLOよりも優れた軽量検出変換器LW-DETRを提案する。アーキテクチャは、ViTエンコーダ、プロジェクタ、浅いDETRデコーダの単純なスタックである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 63.780355815743135
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper, we present a light-weight detection transformer, LW-DETR, which outperforms YOLOs for real-time object detection. The architecture is a simple stack of a ViT encoder, a projector, and a shallow DETR decoder. Our approach leverages recent advanced techniques, such as training-effective techniques, e.g., improved loss and pretraining, and interleaved window and global attentions for reducing the ViT encoder complexity. We improve the ViT encoder by aggregating multi-level feature maps, and the intermediate and final feature maps in the ViT encoder, forming richer feature maps, and introduce window-major feature map organization for improving the efficiency of interleaved attention computation. Experimental results demonstrate that the proposed approach is superior over existing real-time detectors, e.g., YOLO and its variants, on COCO and other benchmark datasets. Code and models are available at (https://github.com/Atten4Vis/LW-DETR).
Abstract（参考訳）: 本稿では、リアルタイム物体検出においてYOLOよりも優れた軽量検出変換器LW-DETRを提案する。アーキテクチャは、ViTエンコーダ、プロジェクタ、浅いDETRデコーダの単純なスタックである。提案手法は,トレーニング効率の向上,損失と事前学習の改善,ViTエンコーダの複雑性の低減を目的としたウィンドウとグローバルアテンションのインターリーブ化など,最近の技術を活用している。マルチレベル特徴マップとViTエンコーダの中間および最終特徴マップを集約し、よりリッチな特徴マップを作成し、インターリーブされた注意計算の効率を向上させるためにウィンドウマージョル特徴マップ組織を導入することで、ViTエンコーダを改善する。実験の結果,提案手法はCOCOや他のベンチマークデータセット上で,既存のリアルタイム検出器,例えばYOLOとその変種よりも優れていることが示された。コードとモデルはhttps://github.com/Atten4Vis/LW-DETRで入手できる。

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