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J-GLOBAL ID：201702210614863930   整理番号：17A1773209

最新の畳込みオブジェクト検出器のためのトレードオフ速度/精度【Powered by NICT】

Speed/Accuracy Trade-Offs for Modern Convolutional Object Detectors

著者 (11件)： Huang Jonathan ,  Rathod Vivek ,  Sun Chen ,  Zhu Menglong ,  Korattikara Anoop ,  Fathi Alireza ,  Fischer Ian ,  Wojna Zbigniew ,  Song Yang ,  Guadarrama Sergio ,  Murphy Kevin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 3296-3297  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文の目的は,与えられた応用とプラットフォームのための正しい速度/記憶/精度バランスを達成することを検出アーキテクチャを選択するための指針として役立つことである。この目的のために,筆者らは,現代の畳込み物体検出システムにおける速度とメモリ使用量の貿易精度に種々の方法を調べた。数成功したシステムが,最近提案されているが,リンゴtoapples比較について種々の基本的な特徴抽出器(例えば,VGG,残留ネットワーク),異なるデフォルト画像分解能だけでなく,異なるハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームのために困難である。高速R CNN[30],RFCN[6]とSSD[25]系の統一実施,メタアーキテクチャとして見ると代替の特徴抽出器を用いて,これらのメタ構造のそれぞれの中で画像サイズのような他の重要パラメータを変えることにより作成した速度/精度トレードオフ曲線を追跡することを示した。速度と記憶に重要である,このスペクトルの極端な末端について,実時間速度を達成し,モバイル機器に配置できる検出器を提示した。精度が重要である反対端について,COCO検出タスクで測定した最先端技術レベルの性能を達成することを検出器を提示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ハードウェア ,  計算機アーキテクチャ ,  *検出器 ,  高速度 ,  記憶装置 ,  ソフトウェアプラットフォーム ,  特徴抽出 ,  *畳込み ,  画像 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  モバイルデバイス ,  実時間 ,  画像解像度 ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機ソフトウエア一般  (JD01010K) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込み ,  オブジェクト検出 ,  トレードオフ