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End-to-End Object Detection with Transformers
筆者・所属機関
Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zagoruyko
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投稿日付
2020/05/27
概要（一言まとめ）
BERTなどの自然言語処理で目覚ましい成果を上げつつあるモデルのベースとなるTransformerを、物体検出に適応した研究。構造は以下となる。
COCOデータセットでFaster R-CNNの精度を上回ったとのこと。
手法の概要
transformerを取り入れる他、以下2つの技術が特徴的
- Bipartite Matching Loss
- Parallel Decoding
コメント
精度的には、Faster R-CNN程度ということは、まだまだなのかなという印象だが、Transformerを物体検出に適応して結果を出しているのは凄い。論文の検出も、チャンピオンデータかもしれないけど、かなり使えそうな印象。
Google Colabで手軽に推論を試せるのも好印象。
Transformerは、あんまり理解できてなくて、そこまで重要な技術でもないのではないかと思っていたけど、ちょっと認識を改めた方が良いかもしれない。
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自分なりのアウトプット
気になった英単語・英語表現
- bipartite 相互の
