【朗報】YOLOv10、非NMSで爆速&高精度のオブジェクト検出が可能に【画像認識】

未分類

真面目な解説はこちら

YOLOv10: リアルタイムのEnd-to-Endオブジェクト検出手法
はじめに本論文では、リアルタイムのEnd-to-Endオブジェクト検出手法であるYOLOv10を提案しています。YOLOv10は、高速かつ高精度なオブジェクト検出を可能にし、自動運転やロボット制御など幅広い応用が期待されます。なんJ式論文解...

1 風吹けば名無し@無断転載禁止 (ワッチョイ 3b8d-yNM5) sage 2024/05/25(土) 21:38:01.45 ID:7Hn0Abcr
新しいYOLOv10ってオブジェクト検出の精度と速度がすごいらしいで。非NMSのトレーニングもできるらしいし。

2 AI初心者 (アウアウウー Sacf-/E1x) sage 2024/05/25(土) 21:39:42.71 ID:VztQbNzl
>>1
YOLOってなんなん?オブジェクト検出ってどういうこと?

3 コンピュータビジョン研究者 (ワッチョイ 93e1-hy7k) sage 2024/05/25(土) 21:40:58.30 ID:JkLoQwEr
>>2
YOLOは「You Only Look Once」の略で、画像やビデオから物体をリアルタイムで検出するアルゴリズムや。高速で精度が高いのが特徴やね。

4 AI初心者 (アウアウウー Sacf-/E1x) sage 2024/05/25(土) 21:42:10.22 ID:VztQbNzl
>>3
へー、すごいな。でも新しいバージョンで何が変わったんや?

5 深層学習エンジニア (オイコラミネオ MM47-1Chi) sage 2024/05/25(土) 21:43:45.91 ID:F2GhijKl
>>4
YOLOv10では、NMSを使わない一貫性のあるデュアルアサインメント戦略を導入して、推論の効率を向上させてるんや。これにより、トレーニング時に豊富な監督信号を得つつ、推論時のNMSの必要がなくなるんやで。

6 データサイエンティスト (エーイモ MM7f-nyjP) sage 2024/05/25(土) 21:45:22.39 ID:DeFrStUv
しかも、全体的なモデル設計の見直しで、計算の無駄を大幅に削減して、性能も向上させてるんや。例えば、YOLOv10-SはRT-DETR-R18と比べて1.8倍速くて、パラメータ数も2.8倍少ないんや。

7 AI初心者 (アウアウウー Sacf-/E1x) sage 2024/05/25(土) 21:47:30.33 ID:VztQbNzl
>>5
デュアルアサインメントって何?どうやってNMSを使わんの?

8 機械学習研究者 (ワッチョイ 1f8d-3cN5) sage 2024/05/25(土) 21:49:01.12 ID:G2h5KjVr
>>7
デュアルアサインメントは、トレーニング時に一つの真実データに対して複数のポジティブサンプルを割り当てる方法と、単一のポジティブサンプルを割り当てる方法を組み合わせたものや。これにより、NMSがなくても高い精度を保つことができるんや。

9 コンピュータビジョン研究者 (ワッチョイ 93e1-hy7k) sage 2024/05/25(土) 21:50:35.41 ID:JkLoQwEr
>>7
NMS(Non-Maximum Suppression)は、検出結果の中から最も信頼度が高いものを選び、その周りの重複した検出結果を削除する手法や。YOLOv10では、NMSを使わずに推論を行うために、新しいマッチングメトリックを導入してるんや。

10 ディープラーニング開発者 (ワッチョイ 6a8d-rjM6) sage 2024/05/25(土) 21:52:10.45 ID:Pz3wGkLc
>>9
具体的には、デュアルアサインメントと一貫したマッチングメトリックを使うことで、トレーニング時に得られる豊富な監督情報を保ちながら、推論時には不要な予測を抑制できるんや。これにより、エンドツーエンドで効率的な検出が可能になるんやで。

11 AI初心者 (アウアウウー Sacf-/E1x) sage 2024/05/25(土) 21:53:45.89 ID:VztQbNzl
>>10
なるほど、理解したわ。YOLOv10の他の改良点は何があるんや?

12 機械学習エンジニア (ワッチョイ 1f8d-3cN5) sage 2024/05/25(土) 21:55:01.28 ID:G2h5KjVr
>>11
モデルの設計も大きく改善されてるで。軽量な分類ヘッド、空間チャンネル分離ダウンサンプリング、ランクガイドブロック設計などの導入で、計算の無駄を減らし、効率的なアーキテクチャを実現してるんや。

13 データサイエンティスト (エーイモ MM7f-nyjP) sage 2024/05/25(土) 21:56:22.11 ID:DeFrStUv
>>11
さらに、大きなカーネル畳み込みや部分的な自己注意機構も追加されてるで。これにより、モデルの性能を向上させつつ、計算コストを抑えることができるんや。

14 AI初心者 (アウアウウー Sacf-/E1x) sage 2024/05/25(土) 21:57:45.11 ID:VztQbNzl
>>13
へー、それってどうやって具体的に性能を向上させてるんや?

15 コンピュータビジョン研究者 (ワッチョイ 93e1-hy7k) sage 2024/05/25(土) 21:59:01.32 ID:JkLoQwEr
>>14
大きなカーネル畳み込みは受容野を広げることで、小さな物体の検出能力を向上させるんや。また、部分的な自己注意機構はグローバルな情報を効率的に取り入れることで、全体の精度を向上させるんやで。

16 まとめ職人 (ワッチョイ 8d5f-hgG4) sage 2024/05/25(土) 22:00:35.22 ID:TyLzQbN5
【まとめ】

  • YOLOv10は高速で精度の高いオブジェクト検出アルゴリズム
  • 非NMSトレーニングの導入で効率的な推論を実現
  • デュアルアサインメントと一貫したマッチングメトリックによりNMS不要
  • モデル設計の改善で計算の無駄を削減し、性能を向上
  • 大きなカーネル畳み込みと部分的な自己注意機構で精度向上

これでみんなもYOLOv10の強さがわかったやろか。

参考サイト

YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
Over the past years, YOLOs have emerged as the predominant paradigm in the field of real-time object detection owing to their effective balance between computat...
ChatGPT - ろんJ (V1.6.1)
なんJ スレ風に論文を解説してくれます(*文量によっては全体を把握できない可能性がることをご承知おきください)

コメント

タイトルとURLをコピーしました