論文の概要: LeYOLO, New Scalable and Efficient CNN Architecture for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14239v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 12:08:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-21 14:01:46.554808
• Title: LeYOLO, New Scalable and Efficient CNN Architecture for Object Detection
• Title（参考訳）: オブジェクト検出のための新しいスケーラブルで効率的なCNNアーキテクチャLeYOLO
• Authors: Lilian Hollard, Lucas Mohimont, Nathalie Gaveau, Luiz-Angelo Steffenel,
• Abstract要約: FLOPに基づく効率的な物体検出のためのニューラルネットワークアーキテクチャの設計選択に着目する。 そこで本研究では,YOLOモデルの有効性を高めるために,いくつかの最適化手法を提案する。 本稿では、オブジェクト検出のための新しいスケーリングパラダイムと、LeYOLOと呼ばれるYOLO中心のモデルに寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational efficiency in deep neural networks is critical for object detection, especially as newer models prioritize speed over efficient computation (FLOP). This evolution has somewhat left behind embedded and mobile-oriented AI object detection applications. In this paper, we focus on design choices of neural network architectures for efficient object detection computation based on FLOP and propose several optimizations to enhance the efficiency of YOLO-based models. Firstly, we introduce an efficient backbone scaling inspired by inverted bottlenecks and theoretical insights from the Information Bottleneck principle. Secondly, we present the Fast Pyramidal Architecture Network (FPAN), designed to facilitate fast multiscale feature sharing while reducing computational resources. Lastly, we propose a Decoupled Network-in-Network (DNiN) detection head engineered to deliver rapid yet lightweight computations for classification and regression tasks. Building upon these optimizations and leveraging more efficient backbones, this paper contributes to a new scaling paradigm for object detection and YOLO-centric models called LeYOLO. Our contribution consistently outperforms existing models in various resource constraints, achieving unprecedented accuracy and flop ratio. Notably, LeYOLO-Small achieves a competitive mAP score of 38.2% on the COCOval with just 4.5 FLOP(G), representing a 42% reduction in computational load compared to the latest state-of-the-art YOLOv9-Tiny model while achieving similar accuracy. Our novel model family achieves a FLOP-to-accuracy ratio previously unattained, offering scalability that spans from ultra-low neural network configurations (< 1 GFLOP) to efficient yet demanding object detection setups (> 4 GFLOPs) with 25.2, 31.3, 35.2, 38.2, 39.3 and 41 mAP for 0.66, 1.47, 2.53, 4.51, 5.8 and 8.4 FLOP(G).
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの計算効率は、特に新しいモデルでは、効率的な計算(FLOP)よりも速度が優先されるため、オブジェクト検出に不可欠である。 この進化は、組み込みおよびモバイル指向のAIオブジェクト検出アプリケーションにやや遅れを取っている。 本稿では、FLOPに基づく効率的な物体検出計算のためのニューラルネットワークアーキテクチャの設計選択に焦点をあて、YOLOモデルの有効性を高めるためにいくつかの最適化を提案する。 まず、逆ボトルネックとインフォメーション・ボトルネックの原理からの理論的洞察にインスパイアされた効率的なバックボーンスケーリングを導入する。 第2に、計算資源を削減しつつ、高速なマルチスケール機能共有を容易にするために設計されたFPAN(Fast Pyramidal Architecture Network)を提案する。 最後に、分類および回帰タスクのための高速かつ軽量な計算を実現するために、デカップリングネットワークネットワーク(DNiN)検出ヘッドを提案する。 これらの最適化と、より効率的なバックボーンの活用により、オブジェクト検出のための新しいスケーリングパラダイムと、LeYOLOと呼ばれるYOLO中心のモデルに寄与する。 我々の貢献は、様々な資源制約において既存のモデルより一貫して優れており、前例のない精度とフロップ比を実現している。 特に、LeYOLO-Small は COCOval 上で 4.5 FLOP(G) の38.2% の競合的な mAP スコアを達成し、最新の YOLOv9-Tiny モデルと比較して計算負荷を 42% 削減した。 我々の新しいモデルファミリーは、これまで達成されていなかったFLOP-to-accuracy比を達成し、超低速ニューラルネットワーク構成 ((<1 GFLOP) から、25.2, 31.3, 35.2, 38.2, 39.3, 41 mAP for 0.66, 1.47, 2.53, 4.51, 5.8, 8.4 FLOP(G) の効率的なオブジェクト検出セットアップ (> 4 GFLOPs) までのスケーラビリティを提供する。

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