[CV] EfficientDet

[출처]: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

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"EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection" 요약

이 논문은 효율성과 확장성을 염두에 두고 설계된 새로운 객체 탐지기 모델 군인 EfficientDet을 소개합니다. 주요 기여는 다음과 같습니다:

1. BiFPN (양방향 피라미드 네트워크): EfficientDet은 효율적이고 빠른 다중 스케일 특징 융합을 가능하게 하는 가중 양방향 피라미드 네트워크(BiFPN)를 도입합니다. BiFPN은 학습 가능한 가중치를 사용하여 다양한 입력 특징의 중요도를 결정하여 융합 과정을 향상시킵니다.
2. 복합 스케일링 방법: 이 논문은 백본, 특징 네트워크, 박스/클래스 예측 네트워크의 해상도, 깊이, 너비를 동시에 확장하는 복합 스케일링 방법을 제안합니다. 이 방법은 균형 잡힌 스케일링을 보장하며 정확성과 효율성을 모두 향상시킵니다.
3. EfficientDet 모델들: EfficientDet 모델은 이전의 탐지기들에 비해 훨씬 적은 매개변수와 FLOP으로 최첨단 성능을 달성합니다. 예를 들어, EfficientDet-D7은 COCO 테스트 개발 데이터셋에서 55.1 AP를 달성하며, 77M 매개변수와 410B FLOP만 사용하여 이전 탐지기보다 4배에서 9배 작고 13배에서 42배 적은 FLOP을 사용합니다.
4. 성능: EfficientDet 모델은 모바일 장치부터 데이터센터까지 다양한 자원 제약 조건에서 우수한 효율성을 보여줍니다. 또한 GPU/CPU에서 더 빠르며, 시맨틱 세분화와 같은 작업에서도 경쟁력 있는 결과를 달성합니다.
5. 실험 결과: COCO 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 EfficientDet은 YOLOv3, RetinaNet, NAS-FPN과 같은 기존 모델들보다 정확도와 효율성 모두에서 뛰어남을 입증합니다. EfficientDet 모델은 또한 DeepLabV3+와 같은 모델들을 능가하여 시맨틱 세분화 작업에도 효과적임을 보여줍니다.

요약하면, EfficientDet은 객체 탐지에 대한 확장 가능하고 효율적인 접근 방식을 제공하며, 현저히 줄어든 계산 요구량으로 높은 정확도를 제공합니다.

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Summary of "EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection"

The paper presents EfficientDet, a new family of object detectors designed for efficiency and scalability. The key contributions include:

1. BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network): EfficientDet introduces a weighted bi-directional feature pyramid network (BiFPN) that facilitates efficient and fast multi-scale

Summary of "EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection"

The paper presents EfficientDet, a new family of object detectors designed for efficiency and scalability. The key contributions include:

1. BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network): EfficientDet introduces a weighted bi-directional feature pyramid network (BiFPN) that facilitates efficient and fast multi-scale feature fusion. The BiFPN uses learnable weights to determine the importance of different input features, enhancing the fusion process.
2. Compound Scaling Method: The paper proposes a compound scaling method that simultaneously scales the resolution, depth, and width of the backbone, feature network, and box/class prediction network. This method ensures balanced scaling and improves both accuracy and efficiency.
3. EfficientDet Models: EfficientDet models achieve state-of-the-art performance with significantly fewer parameters and FLOPs compared to previous detectors. For instance, EfficientDet-D7 achieves 55.1 AP on the COCO test-dev dataset with only 77M parameters and 410B FLOPs, making it 4x-9x smaller and using 13x-42x fewer FLOPs than prior detectors.
4. Performance: The EfficientDet models demonstrate superior efficiency across various resource constraints, from mobile devices to datacenters. They are also faster on GPU/CPU and achieve competitive results on tasks like semantic segmentation.
5. Experimental Results: Extensive experiments on the COCO dataset show that EfficientDet outperforms existing models like YOLOv3, RetinaNet, and NAS-FPN in both accuracy and efficiency. EfficientDet models are also shown to be effective for semantic segmentation tasks, outperforming models like DeepLabV3+.

In summary, EfficientDet offers a scalable and efficient approach to object detection, providing high accuracy with significantly reduced computational requirements.

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