ポリ-YOLO:YOLOv3のための高速,より正確な検出とインスタンスセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Hurtik Petr; Molek Vojtech; Hula Jan; Vajgl Marek; Vlasanek Pavel; Nejezchleba Tomas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219097010249 整理番号：22P0152017

ポリ-YOLO:YOLOv3のための高速,より正確な検出とインスタンスセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Poly-YOLO: higher speed, more precise detection and instance segmentation for YOLOv3

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発行年： 2020年05月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

より良い性能を有するYOLOの新しいバージョンを提示し,Poly-YOLOと呼ばれるインスタンスセグメンテーションで拡張した。ポリ-YOLOはYOLOv3の元のアイデア上に構築され,その弱点の2つを除去する:大量の書き換えラベルとアンカーの非効率的分布。ポリ-YOLOは,階段アップサンプリングを用いて,超カラム技法による光SE-Darknet-53バックボーンからの特徴集合により問題を低減し,高分解能で単一スケール出力を生成する。YOLOv3と比較して,Poly-YOLOは,その訓練可能なパラメータの60%しか持っていないが,相対的40%でmAPを改善した。また,より少ないパラメータおよびより低い出力分解能を有するPoly-YOLOライトを示した。それはYOLOv3と同じ精度を持つが,それは3倍小さく,高速の2倍であり,従って,埋込みデバイスに適している。最後に,Poly-YOLOは結合多角形を用いてインスタンスセグメンテーションを行う。ネットワークを訓練して,極格子上で定義されたサイズ独立多角形を検出した。各多角形の頂点は,それらの信頼度で予測され,従って,Poly-YOLOは,様々な頂点数を持つ多角形を生成する。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

二次電池 , 電極過程

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