論文の概要: LP-DETR: Layer-wise Progressive Relations for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05147v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 18:25:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:58:03.625102
• Title: LP-DETR: Layer-wise Progressive Relations for Object Detection
• Title（参考訳）: LP-DETR:オブジェクト検出のためのレイヤワイドプログレッシブリレーション
• Authors: Zhengjian Kang, Ye Zhang, Xiaoyu Deng, Xintao Li, Yongzhe Zhang,
• Abstract要約: LP-DETR(Layer-wise Progressive DETR)は,DTRに基づくオブジェクト検出を多スケール関係モデリングにより拡張する手法である。 本稿では,オブジェクトクエリ間の学習可能な空間関係を,関係認識型自己認識機構を通じて導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.632366780742503
• License:
• Abstract: This paper presents LP-DETR (Layer-wise Progressive DETR), a novel approach that enhances DETR-based object detection through multi-scale relation modeling. Our method introduces learnable spatial relationships between object queries through a relation-aware self-attention mechanism, which adaptively learns to balance different scales of relations (local, medium and global) across decoder layers. This progressive design enables the model to effectively capture evolving spatial dependencies throughout the detection pipeline. Extensive experiments on COCO 2017 dataset demonstrate that our method improves both convergence speed and detection accuracy compared to standard self-attention module. The proposed method achieves competitive results, reaching 52.3\% AP with 12 epochs and 52.5\% AP with 24 epochs using ResNet-50 backbone, and further improving to 58.0\% AP with Swin-L backbone. Furthermore, our analysis reveals an interesting pattern: the model naturally learns to prioritize local spatial relations in early decoder layers while gradually shifting attention to broader contexts in deeper layers, providing valuable insights for future research in object detection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, LP-DETR(Layer-wise Progressive DETR)を提案する。 提案手法では,デコーダ層間の関係性(ローカル,中,グローバル)の異なるスケールのバランスを適応的に学習する,関係認識型自己アテンション機構を用いて,オブジェクトクエリ間の学習可能な空間関係を導入する。 このプログレッシブ設計により、モデルは検出パイプライン全体を通して進化する空間的依存関係を効果的にキャプチャできる。 COCO 2017データセットの大規模な実験により,本手法は標準自己注意モジュールと比較して収束速度と検出精度の両方を向上することが示された。 提案手法は,12エポック,52.5エポック,24エポックにResNet-50バックボーンを用いて52.3エポックに到達し,さらにSwin-Lバックボーンで58.0エポックに改善した。 さらに,本モデルでは,初期デコーダ層における局所的空間関係の優先順位を自然に学習すると同時に,より深い層におけるより広いコンテキストに徐々に注目を移し,オブジェクト検出における今後の研究に有用な洞察を与える。

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