Decoder-Free構造による高速な物体検出器
概要
自動運転や監視システムにおいて物体検出は中核を担う基盤技術である。
実運用を考えた際，認識性能だけでなく，処理速度やパラメータ数も検出器の開発においては重要な要件となる。
しかし，既存の検出器の多くは学習と推論の両方で同一の構造を前提としており，推論時の構成を変更した場合の認識性能については十分に検討されていない。
本研究では，Encoder-Decoder構造の検出器の学習方法に着目し，Decoder-Free構造の検出器を検討する。
検出クラス数の異なるデータセットによる計算実験により，検出クラス数が限定的である条件では，Decoder-Free構造においても高い認識性能を維持できることを明らかにした。