論文の概要: LeYOLO, New Embedded Architecture for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14239v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 11:48:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.361415
• Title: LeYOLO, New Embedded Architecture for Object Detection
• Title（参考訳）: LeYOLO - オブジェクト検出のための新しい組込みアーキテクチャ
• Authors: Lilian Hollard, Lucas Mohimont, Nathalie Gaveau, Luiz Angelo Steffenel,
• Abstract要約: MSCOCOをベース検証セットとして用いたオブジェクト検出モデルに2つの重要な貢献点を紹介する。 まず,SSDLiteに匹敵する推論速度を維持する汎用検出フレームワークであるLeNeckを提案する。 第2に, YOLOアーキテクチャにおける計算効率の向上を目的とした, 効率的なオブジェクト検出モデルであるLeYOLOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient computation in deep neural networks is crucial for real-time object detection. However, recent advancements primarily result from improved high-performing hardware rather than improving parameters and FLOP efficiency. This is especially evident in the latest YOLO architectures, where speed is prioritized over lightweight design. As a result, object detection models optimized for low-resource environments like microcontrollers have received less attention. For devices with limited computing power, existing solutions primarily rely on SSDLite or combinations of low-parameter classifiers, creating a noticeable gap between YOLO-like architectures and truly efficient lightweight detectors. This raises a key question: Can a model optimized for parameter and FLOP efficiency achieve accuracy levels comparable to mainstream YOLO models? To address this, we introduce two key contributions to object detection models using MSCOCO as a base validation set. First, we propose LeNeck, a general-purpose detection framework that maintains inference speed comparable to SSDLite while significantly improving accuracy and reducing parameter count. Second, we present LeYOLO, an efficient object detection model designed to enhance computational efficiency in YOLO-based architectures. LeYOLO effectively bridges the gap between SSDLite-based detectors and YOLO models, offering high accuracy in a model as compact as MobileNets. Both contributions are particularly well-suited for mobile, embedded, and ultra-low-power devices, including microcontrollers, where computational efficiency is critical.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークにおける効率的な計算は、リアルタイム物体検出に不可欠である。 しかし、近年の進歩は主にパラメータやFLOP効率を改善するよりも高性能なハードウェアの改善によるものである。 これは、軽量設計よりもスピードが優先される最新のYOLOアーキテクチャにおいて特に顕著である。 その結果、マイクロコントローラのような低リソース環境に最適化されたオブジェクト検出モデルは、あまり注目されなかった。 限られた計算能力を持つデバイスでは、既存のソリューションは主にSSDLiteまたは低パラメータの分類器の組み合わせに依存しており、YOLOのようなアーキテクチャと真に効率的な軽量検出器の間に顕著なギャップを形成している。 パラメータとFLOP効率に最適化されたモデルは、メインストリームのYOLOモデルに匹敵する精度を達成できるだろうか? そこで本研究では,MSCOCOをベース検証セットとして用いたオブジェクト検出モデルに対する2つの重要なコントリビューションを紹介する。 まず、SSDLiteに匹敵する推論速度を維持しつつ、精度を大幅に向上し、パラメータ数を削減する汎用検出フレームワークであるLeNeckを提案する。 第2に, YOLOアーキテクチャにおける計算効率の向上を目的とした, 効率的なオブジェクト検出モデルであるLeYOLOを提案する。 LeYOLOはSSDLiteベースの検出器とYOLOモデルのギャップを効果的に埋め、MobileNetsほどコンパクトなモデルで高い精度を提供する。 どちらのコントリビューションも、計算効率が重要なマイクロコントローラを含む、モバイル、組み込み、超低消費電力デバイスに特に適している。

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