論文の概要: CSDN: A Context-Gated Self-Adaptive Detection Network for Real-Time Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17679v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 23:32:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.191
• Title: CSDN: A Context-Gated Self-Adaptive Detection Network for Real-Time Object Detection
• Title（参考訳）: CSDN:リアルタイムオブジェクト検出のためのコンテキスト拡張型自己適応検出ネットワーク
• Authors: Haolin Wei,
• Abstract要約: 本稿では,人間の視覚知覚に触発されたトランスフォーマーを用いた検出ヘッダを提案する。 このメカニズムにより、各関心領域が特徴次元を適応的に選択し、組み合わせ、異なるパターンから情報をスケールすることができる。 提案する検出ヘッドは,様々なCNN検出器のネイティブヘッドを直接置き換えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1813006808606333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have long been the cornerstone of target detection, but they are often limited by limited receptive fields, which hinders their ability to capture global contextual information. We re-examined the DETR-inspired detection head and found substantial redundancy in its self-attention module. To solve these problems, we introduced the Context-Gated Scale-Adaptive Detection Network (CSDN), a Transformer-based detection header inspired by human visual perception: when observing an object, we always concentrate on one site, perceive the surrounding environment, and glance around the object. This mechanism enables each region of interest (ROI) to adaptively select and combine feature dimensions and scale information from different patterns. CSDN provides more powerful global context modeling capabilities and can better adapt to objects of different sizes and structures. Our proposed detection head can directly replace the native heads of various CNN-based detectors, and only a few rounds of fine-tuning on the pre-trained weights can significantly improve the detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、長い間、ターゲット検出の基盤となっているが、世界的文脈情報をキャプチャする能力を阻害する、限定的な受容野によって制限されることが多い。 我々はDETRにインスパイアされた検出ヘッドを再検討し、自己保持モジュールにかなりの冗長性を見出した。 これらの問題を解決するために、私たちは、人間の視覚知覚にインスパイアされた変換器ベースの検出ヘッダであるContext-Gated Scale-Adaptive Detection Network (CSDN)を導入しました。 このメカニズムにより、各関心領域(ROI)が、特徴次元を適応的に選択し、組み合わせ、異なるパターンから情報をスケールすることができる。 CSDNは、より強力なグローバルコンテキストモデリング機能を提供し、異なるサイズと構造を持つオブジェクトに適応できる。 提案する検出ヘッドは, 各種CNN検出器のネイティブヘッドを直接置き換えることができ, 予め訓練した重量の微調整を数ラウンド行うだけで検出精度が大幅に向上する。

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