論文の概要: Parameter-Inverted Image Pyramid Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04330v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 17:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:11:04.298976
• Title: Parameter-Inverted Image Pyramid Networks
• Title（参考訳）: パラメータ反転画像ピラミッドネットワーク
• Authors: Xizhou Zhu, Xue Yang, Zhaokai Wang, Hao Li, Wenhan Dou, Junqi Ge, Lewei Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai,
• Abstract要約: Inverted Image Pyramid Networks (PIIP) と呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを提案する。 私たちの中核となる考え方は、パラメータサイズの異なるモデルを使用して、画像ピラミッドの解像度の異なるレベルを処理することです。 PIIPは、オブジェクト検出、セグメンテーション、画像分類などのタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.35689698870247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image pyramids are commonly used in modern computer vision tasks to obtain multi-scale features for precise understanding of images. However, image pyramids process multiple resolutions of images using the same large-scale model, which requires significant computational cost. To overcome this issue, we propose a novel network architecture known as the Parameter-Inverted Image Pyramid Networks (PIIP). Our core idea is to use models with different parameter sizes to process different resolution levels of the image pyramid, thereby balancing computational efficiency and performance. Specifically, the input to PIIP is a set of multi-scale images, where higher resolution images are processed by smaller networks. We further propose a feature interaction mechanism to allow features of different resolutions to complement each other and effectively integrate information from different spatial scales. Extensive experiments demonstrate that the PIIP achieves superior performance in tasks such as object detection, segmentation, and image classification, compared to traditional image pyramid methods and single-branch networks, while reducing computational cost. Notably, when applying our method on a large-scale vision foundation model InternViT-6B, we improve its performance by 1%-2% on detection and segmentation with only 40%-60% of the original computation. These results validate the effectiveness of the PIIP approach and provide a new technical direction for future vision computing tasks. Our code and models are available at https://github.com/OpenGVLab/PIIP.
• Abstract（参考訳）: 画像ピラミッドは、画像の正確な理解のためのマルチスケール特徴を得るために、現代のコンピュータビジョンタスクで一般的に使用される。 しかし、画像ピラミッドは同じ大規模モデルを用いて画像の多重分解能を処理し、計算コストを大幅に削減する。 本稿では,パラメータ変換画像ピラミッドネットワーク(PIIP)と呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを提案する。 私たちの中核となる考え方は、パラメータサイズの異なるモデルを使用して、画像ピラミッドの解像度の異なるレベルを処理し、計算効率と性能のバランスをとることです。 具体的には、PIIPへの入力は、より小さなネットワークで高解像度の画像を処理するマルチスケールイメージの集合である。 さらに,異なる解像度の特徴が相互に補完し,異なる空間スケールからの情報を効果的に統合する機能相互作用機構を提案する。 大規模実験により、PIIPは従来の画像ピラミッド法やシングルブランチネットワークと比較して、オブジェクト検出、セグメンテーション、画像分類などのタスクにおいて、計算コストを低減しながら優れた性能を発揮することが示された。 特に,大規模ビジョンファウンデーションモデルであるInternViT-6Bに本手法を適用すると,検出とセグメンテーションにおける性能を1%-2%向上し,元の計算の40%-60%に留まった。 これらの結果はPIIPアプローチの有効性を検証し、将来のビジョンコンピューティングタスクに新たな技術的方向性を提供する。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/OpenGVLab/PIIPで公開されています。

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