論文の概要: R2Det: Exploring Relaxed Rotation Equivariance in 2D object detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11760v3
- Date: Tue, 04 Mar 2025 14:04:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:11:28.710988
- Title: R2Det: Exploring Relaxed Rotation Equivariance in 2D object detection
- Title（参考訳）: R2Det:2次元物体検出における緩和回転同値の探索
- Authors: Zhiqiang Wu, Yingjie Liu, Hanlin Dong, Xuan Tang, Jian Yang, Bo Jin, Mingsong Chen, Xian Wei,
- Abstract要約: Group Equivariant Convolution (GConv) は、データにおける基礎となる対称性を探索し、パフォーマンスを向上させるためにモデルに権限を与える。
我々は、GConvと比較して4n$のパラメータが最小限に増大する新しいRelaxed Rotation-Equivariant GConv(R2GConv)を導入する。
R2GConvをベースとして,Relaxed Rotation-Equivariant Network (R2Net) をバックボーンとして提案し,2次元物体検出のためのRelaxed Rotation-Equivariant Object Detector (R2Det) を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.05910177212846
- License:
- Abstract: Group Equivariant Convolution (GConv) empowers models to explore underlying symmetry in data, improving performance. However, real-world scenarios often deviate from ideal symmetric systems caused by physical permutation, characterized by non-trivial actions of a symmetry group, resulting in asymmetries that affect the outputs, a phenomenon known as Symmetry Breaking. Traditional GConv-based methods are constrained by rigid operational rules within group space, assuming data remains strictly symmetry after limited group transformations. This limitation makes it difficult to adapt to Symmetry-Breaking and non-rigid transformations. Motivated by this, we mainly focus on a common scenario: Rotational Symmetry-Breaking. By relaxing strict group transformations within Strict Rotation-Equivariant group $\mathbf{C}_n$, we redefine a Relaxed Rotation-Equivariant group $\mathbf{R}_n$ and introduce a novel Relaxed Rotation-Equivariant GConv (R2GConv) with only a minimal increase of $4n$ parameters compared to GConv. Based on R2GConv, we propose a Relaxed Rotation-Equivariant Network (R2Net) as the backbone and develop a Relaxed Rotation-Equivariant Object Detector (R2Det) for 2D object detection. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed R2GConv in natural image classification, and R2Det achieves excellent performance in 2D object detection with improved generalization capabilities and robustness. The code is available in \texttt{https://github.com/wuer5/r2det}.
- Abstract（参考訳）: Group Equivariant Convolution (GConv) は、データにおける基礎となる対称性を探索し、パフォーマンスを向上させるためにモデルに権限を与える。
しかし、実世界のシナリオは、物理的置換によって引き起こされる理想対称系から逸脱し、対称性群の非自明な作用によって特徴づけられ、結果として出力に影響を与える非対称性(対称性の破れと呼ばれる現象)が生じる。
従来のGConvベースの手法は群空間内の厳密な操作規則によって制約され、群変換の後にデータが厳密な対称性を保っていると仮定する。
この制限により、シンメトリー・ブレーキングや非剛体変換への適応が困難になる。
これを動機として、私たちは主に、ローテーション・シンメトリ・ブレーキング(Rotational Symmetry-Breaking)という一般的なシナリオに注目しています。
Strict Rotation-Equivariant group $\mathbf{C}_n$ 内の厳密な群変換を緩和することにより、Relaxed Rotation-Equivariant group $\mathbf{R}_n$ を再定義し、GConv と比較して 4n$ のパラメータが最小限に増加するような新しい Relaxed Rotation-Equivariant GConv (R2GConv) を導入する。
R2GConvをベースとして,Relaxed Rotation-Equivariant Network (R2Net) をバックボーンとして提案し,2次元物体検出のためのRelaxed Rotation-Equivariant Object Detector (R2Det) を開発した。
実験により,自然画像分類におけるR2GConvの有効性が示され,R2Detは一般化能力とロバスト性を改善した2次元物体検出において優れた性能を示した。
コードは \texttt{https://github.com/wuer5/r2det} で公開されている。
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