현대 컨볼루션 객체 검출기의 속도/정확도 균형 조절

본 논문의 목표는 특정 응용 프로그램과 플랫폼에 적합한 감지 아키텍처를 선택하는 데 도움이 되는 가이드를 제공하는 것입니다. 이를 위해 현대 컨볼루션 객체 감지 시스템에서 정확도와 속도, 메모리 사용량 간의 교환 관계를 다양한 방법으로 조사합니다. 최근 몇 년 동안 여러 성공적인 시스템이 제안되었지만, 기반 특징 추출기(VGG, 잔차 네트워크 등)의 차이, 기본 이미지 해상도의 차이, 그리고 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼의 차이로 인해 동등한 비교가 어려웠습니다. 본 연구에서는 Faster R-CNN [Ren et al., 2015], R-FCN [Dai et al., 2016], SSD [Liu et al., 2015] 시스템을 통합적으로 구현하여 "메타-아키텍처"로 간주하고, 각 메타-아키텍처 내에서 대체 특징 추출기를 사용하거나 이미지 크기 등의 중요한 매개변수를 변경함으로써 생성되는 속도/정확도 교환 곡선을 추적합니다. 이 스펙트럼의 한 극단에서는 속도와 메모리가 중요한 경우 실시간 속도를 달성하고 모바일 장치에 배포할 수 있는 감지기를 제시합니다. 반대로 정확도가 중요한 경우 COCO 검출 작업에서 최고 수준의 성능을 달성하는 감지기를 제시합니다.