論文の概要: Multiple instance learning on deep features for weakly supervised object detection with extreme domain shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01178v5
• Date: Fri, 12 Nov 2021 10:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 06:50:24.845490
• Title: Multiple instance learning on deep features for weakly supervised object detection with extreme domain shifts
• Title（参考訳）: 極端領域シフトを持つ弱教師付き物体検出のための深部特徴の複数インスタンス学習
• Authors: Nicolas Gonthier and Sa\"id Ladjal and Yann Gousseau
• Abstract要約: 近年,画像レベルのアノテーションのみを用いたオブジェクト検出 (WSOD) が注目されている。 事前学習した深部特徴に応用した単純な複数インスタンスアプローチは、非写真データセットに優れた性能をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised object detection (WSOD) using only image-level annotations has attracted a growing attention over the past few years. Whereas such task is typically addressed with a domain-specific solution focused on natural images, we show that a simple multiple instance approach applied on pre-trained deep features yields excellent performances on non-photographic datasets, possibly including new classes. The approach does not include any fine-tuning or cross-domain learning and is therefore efficient and possibly applicable to arbitrary datasets and classes. We investigate several flavors of the proposed approach, some including multi-layers perceptron and polyhedral classifiers. Despite its simplicity, our method shows competitive results on a range of publicly available datasets, including paintings (People-Art, IconArt), watercolors, cliparts and comics and allows to quickly learn unseen visual categories.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像レベルのアノテーションのみを用いたオブジェクト検出(WSOD)が注目されている。 このようなタスクは通常、自然画像に焦点を当てたドメイン固有のソリューションで処理されるが、事前学習された深層機能に適用された単純な複数インスタンスアプローチは、おそらく新しいクラスを含む非フォトグラフィックデータセットにおいて優れたパフォーマンスをもたらす。 このアプローチは微調整やクロスドメイン学習を含まないため、任意のデータセットやクラスに適用することができる。 本稿では,多層パーセプトロンや多面体分類器など,提案手法のフレーバーについて検討する。 その単純さにもかかわらず、絵画(People-Art, IconArt)、水彩画、クリップアート、漫画など、公開されているデータセットの競争結果を示し、視覚カテゴリーを素早く学習することができる。

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