- …
- …
#991
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
物体検出向けのNeural Architecture Search（NAS）の研究である。より柔軟にアーキテクチャを探索できるようにした。
新規性
従来の物体検出NASはその構造の一部のみを探索するに止まっていたが、本手法ではベースネットワーク（Backbone Network）や座標回帰部分すらも探索できるようにした点が新規性である。
結果
提案手法であるHitDetectorは27Mパラメータを用いてMSCOCO valセットにおいて41.4%を達成した。これは、NAS-FPN + DetNASの39.4 mAP（%）よりも高い精度になった。
その他（なぜ通ったか？等）
物体検出用NASにおいて、探索範囲の拡大と精度向上を同時に達成したことが採択の理由であると言える。
- …
- …