객체 탐지를 위한 일관성 모델의 노이즈 제거 패러다임을 활용한 강력한 객체 탐지기

Conceptos Básicos

객체 탐지를 노이즈 제거 확산 프로세스로 정의하고, 일관성 모델의 자기 일관성 특성을 활용하여 효율적인 객체 탐지 프레임워크를 제안한다.

Resumen

이 논문은 객체 탐지를 노이즈 제거 확산 프로세스로 정의하고, 일관성 모델의 자기 일관성 특성을 활용하여 효율적인 객체 탐지 프레임워크인 ConsistencyDet를 제안한다.

• 기존 확산 모델 기반 객체 탐지기와 달리, ConsistencyDet는 한 단계 노이즈 제거 메커니즘을 통해 계산 효율성을 크게 향상시킴

• 노이즈 추가 및 제거 과정에서 특정 아키텍처 제약이 없어 다양한 신경망 구조와 융통성 있게 사용 가능

• 시간 단계별 예측 결과를 활용하여 모델의 일관성을 보장하는 손실 함수를 설계

• 실험 결과, ConsistencyDet는 MS-COCO와 LVIS 벤치마크에서 기존 최첨단 탐지기를 능가하는 성능을 보임

Estadísticas

객체 탐지는 이미지 내 객체의 위치와 카테고리를 예측하는 핵심 컴퓨터 비전 과제이다.
초기 객체 탐지 방법은 슬라이딩 윈도우와 영역 제안 전략을 사용했지만, 최근에는 학습 가능한 객체 쿼리 또는 제안을 활용하는 방향으로 발전했다.
확산 모델은 객체 탐지에 효과적으로 적용될 수 있으며, DiffusionDet는 이를 활용한 선구적인 모델이다.
그러나 DiffusionDet의 단계별 노이즈 제거 프로세스는 계산 효율성이 낮은 문제가 있다.

Citas

"객체 탐지를 노이즈 제거 확산 프로세스로 정의하고, 일관성 모델의 자기 일관성 특성을 활용하여 효율적인 객체 탐지 프레임워크를 제안한다."
"ConsistencyDet는 한 단계 노이즈 제거 메커니즘을 통해 계산 효율성을 크게 향상시킨다."
"ConsistencyDet는 MS-COCO와 LVIS 벤치마크에서 기존 최첨단 탐지기를 능가하는 성능을 보인다."

Ideas clave extraídas de

ConsistencyDet

by Lifan Jiang,... a las arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07773.pdf

Consultas más profundas

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