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UFOD: An AutoML framework for the construction, comparison, and combination of object detection models
Pattern Recognition Letters ( IF 3.255 ) Pub Date : 2021-02-03 , DOI: 10.1016/j.patrec.2021.01.022
Manuel García-Domínguez; César Domínguez; Jónathan Heras; Eloy Mata; Vico Pascual

Object detection models based on deep learning techniques have been successfully applied in several contexts; however, non-expert users might find challenging the use of these techniques due to several reasons, including the necessity of trying different algorithms implemented in heterogeneous libraries, the configuration of hyperparameters, the lack of support of many state-of-the-art algorithms for training them on custom datasets, or the variety of metrics employed to evaluate detection algorithms. These challenges have been tackled by the development of UFOD, an automated machine learning framework that trains several object detection algorithms (using different underlying frameworks and libraries), compares them, and finally selects the best model or ensembles them. Currently, the most well-known object detection algorithms have been included in our system, and new methods can be easily incorporated thanks to a high-level API. UFOD is available at https://github.com/ManuGar/UFOD/



中文翻译:

UFOD:一个用于构建,比较和组合对象检测模型的AutoML框架

基于深度学习技术的对象检测模型已成功应用于多种环境。但是,由于多种原因,非专家用户可能会发现使用这些技术具有挑战性,包括必须尝试在异构库中实现不同的算法,超参数的配置,缺少许多最新算法的支持用于在自定义数据集或用于评估检测算法的各种指标上对其进行训练。UFOD的开发解决了这些挑战,UFOD是一种自动化的机器学习框架,它可以训练几种对象检测算法(使用不同的基础框架和库),进行比较,最后选择最佳模型或进行组合。目前,我们的系统中包含了最著名的对象检测算法,并且借助高级API可以轻松地合并新方法。UFOD可从https://github.com/ManuGar/UFOD/获得

更新日期:2021-02-21
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