Efficient object detector via dynamic prior and dynamic feature fusion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sparse R-CNN is a new paradigm of object detection, which predicts objects in a sparse way. However, there are some limitations in Sparse R-CNN. One is the presence of weak prior information caused by fixed learnable proposal boxes and features across different images, necessitating excessive iterations for the model to refine its predictions; the other is the inadequate exploitation of multi-scale information, leading to the sub-optimal detection performance. Thus, building upon Sparse R-CNN, we propose an efficient detector that incorporates dynamic prior and dynamic feature fusion, called $D^{2}$-Det. In particular, for the dynamic prior part, a prior information generator module dynamically generates proposal features and boxes as the dynamic prior for different images to alleviate the inference-inefficient iterative refinement process of predictions, and we further propose the class scores decoupling method to reduce the computation overhead. Furthermore, for the dynamic feature fusion part, we develop a novel lightweight multi-scale feature fusion module, which dynamically aggregates features from all layers for each proposal box, enabling adaptive feature fusion and improving detection precision by nearly 2 AP. Experiments show that $D^{2}$-Det can achieve 46.6 AP on COCO 2017 with fewer computations for the backbone ResNet50, surpassing most of the state-of-the-art detectors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle