論文の概要: Adaptive Object Detection with Dual Multi-Label Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12943v2
• Date: Tue, 11 Aug 2020 00:25:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:31:31.085612
• Title: Adaptive Object Detection with Dual Multi-Label Prediction
• Title（参考訳）: デュアルマルチラベル予測による適応物体検出
• Authors: Zhen Zhao, Yuhong Guo, Haifeng Shen, Jieping Ye
• Abstract要約: 本稿では,適応オブジェクト検出のための新しいエンド・ツー・エンドの非教師付き深部ドメイン適応モデルを提案する。 モデルはマルチラベル予測を利用して、各画像内の対象カテゴリ情報を明らかにする。 本稿では,オブジェクト検出を支援するための予測整合正則化機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.69064917947624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel end-to-end unsupervised deep domain adaptation model for adaptive object detection by exploiting multi-label object recognition as a dual auxiliary task. The model exploits multi-label prediction to reveal the object category information in each image and then uses the prediction results to perform conditional adversarial global feature alignment, such that the multi-modal structure of image features can be tackled to bridge the domain divergence at the global feature level while preserving the discriminability of the features. Moreover, we introduce a prediction consistency regularization mechanism to assist object detection, which uses the multi-label prediction results as an auxiliary regularization information to ensure consistent object category discoveries between the object recognition task and the object detection task. Experiments are conducted on a few benchmark datasets and the results show the proposed model outperforms the state-of-the-art comparison methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数ラベルオブジェクト認識を2つの補助タスクとして活用することにより,適応オブジェクト検出のためのエンドツーエンドの非教師付き深部ドメイン適応モデルを提案する。 このモデルはマルチラベル予測を利用して各画像のオブジェクトカテゴリ情報を明らかにし、その予測結果を用いて条件付き逆大域的特徴のアライメントを行い、画像特徴のマルチモーダル構造に取り組み、特徴の識別性を保ちながら、大域的特徴レベルでの領域の多様性を橋渡しする。 さらに,複数ラベル予測結果を補助正規化情報として用い,物体認識タスクと物体検出タスクとの一貫した物体カテゴリ発見を保証する,物体検出を支援する予測一貫性正規化機構を提案する。 いくつかのベンチマークデータセットで実験を行い、提案したモデルが最先端比較法より優れていることを示す。

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