論文の概要: StarNet: towards Weakly Supervised Few-Shot Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06798v3
• Date: Thu, 17 Sep 2020 11:37:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-23 08:55:01.736548
• Title: StarNet: towards Weakly Supervised Few-Shot Object Detection
• Title（参考訳）: starnet: 弱い教師付き少数ショット物体検出に向けて
• Abstract要約: 本稿では、終端から終端までの識別可能な非パラメトリック星モデル検出と分類ヘッドを特徴とする数ショットモデルであるStarNetを紹介する。 このヘッドを通じて、バックボーンは画像レベルのラベルのみを使用してメタトレーニングされ、これまで目に見えないいくつかのテストタスクのカテゴリを共同でローカライズおよび分類するための優れた機能を生成する。 数発の検知器であるため、StarNetは事前トレーニングや新しいクラス適応のためのバウンディングボックスアノテーションを一切必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.80771067891418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot detection and classification have advanced significantly in recent years. Yet, detection approaches require strong annotation (bounding boxes) both for pre-training and for adaptation to novel classes, and classification approaches rarely provide localization of objects in the scene. In this paper, we introduce StarNet - a few-shot model featuring an end-to-end differentiable non-parametric star-model detection and classification head. Through this head, the backbone is meta-trained using only image-level labels to produce good features for jointly localizing and classifying previously unseen categories of few-shot test tasks using a star-model that geometrically matches between the query and support images (to find corresponding object instances). Being a few-shot detector, StarNet does not require any bounding box annotations, neither during pre-training nor for novel classes adaptation. It can thus be applied to the previously unexplored and challenging task of Weakly Supervised Few-Shot Object Detection (WS-FSOD), where it attains significant improvements over the baselines. In addition, StarNet shows significant gains on few-shot classification benchmarks that are less cropped around the objects (where object localization is key).
• Abstract（参考訳）: 近年では少ないショット検出と分類が著しく進歩している。 しかし、検出手法は事前学習と新しいクラスへの適応の両方に強力なアノテーション(バウンディングボックス)を必要とし、分類手法はシーン内のオブジェクトのローカライズをほとんど提供しない。 本稿では,終端から終端まで微分可能な非パラメトリックな星モデル検出と分類ヘッドを備えたstarnetを紹介する。 このヘッドを通じて、バックボーンは画像レベルのラベルのみを使用してメタトレーニングされ、クエリとサポートイメージ(対応するオブジェクトインスタンスを見つけるために)の幾何学的に一致するスターモデルを使用して、未確認のいくつかのテストタスクのカテゴリを共同でローカライズおよび分類するための優れた機能を生成する。 数発の検知器であるため、StarNetは事前トレーニングや新しいクラス適応のためのバウンディングボックスアノテーションを必要としない。 これにより、Wakly Supervised Few-Shot Object Detection (WS-FSOD)という未調査の課題に適用でき、ベースラインよりも大幅に改善されている。 さらに、starnetは、オブジェクト(オブジェクトのローカライズが重要な部分)のまわりのトリミングが少ない、少数ショットの分類ベンチマークで大きな成果を上げている。

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