Fugu-MT 論文翻訳(概要): Few-shot Object Detection with Self-adaptive Attention Network for Remote Sensing Images

論文の概要: Few-shot Object Detection with Self-adaptive Attention Network for Remote Sensing Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12596v1
Date: Sat, 26 Sep 2020 13:44:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-14 09:04:05.069729
Title: Few-shot Object Detection with Self-adaptive Attention Network for Remote Sensing Images
Title（参考訳）: リモートセンシング画像のための自己適応型アテンションネットワークによるオブジェクト検出
Authors: Zixuan Xiao, Wei Xue, and Ping Zhong
Abstract要約: 本報告では, ごく一部の例で提供される新しい物体を検出するために設計された, 数発の物体検出器を提案する。対象物検出設定に適合するため,本提案では,全画像ではなく対象物レベルの関係に焦点を合わせている。本実験は, 撮影シーンにおける提案手法の有効性を実証するものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.938537194408669
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In remote sensing field, there are many applications of object detection in recent years, which demands a great number of labeled data. However, we may be faced with some cases where only limited data are available. In this paper, we proposed a few-shot object detector which is designed for detecting novel objects provided with only a few examples. Particularly, in order to fit the object detection settings, our proposed few-shot detector concentrates on the relations that lie in the level of objects instead of the full image with the assistance of Self-Adaptive Attention Network (SAAN). The SAAN can fully leverage the object-level relations through a relation GRU unit and simultaneously attach attention on object features in a self-adaptive way according to the object-level relations to avoid some situations where the additional attention is useless or even detrimental. Eventually, the detection results are produced from the features that are added with attention and thus are able to be detected simply. The experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method in few-shot scenes.
Abstract（参考訳）: 近年,リモートセンシングの分野では,大量のラベル付きデータを必要とするオブジェクト検出の応用が数多く行われている。しかし、限られたデータしか利用できないケースもあるかもしれません。本稿では, ごく少数の例で提供される新しい物体を検出するために設計された, 数発の物体検出器を提案する。特に,対象物検出設定に適合させるために,提案する数発検出器は,自己適応注意ネットワーク(SAAN)の助けを借りて,全画像ではなく対象物レベルの関係に集中する。 SAANは、関係GRUユニットを介してオブジェクトレベルの関係を完全に活用でき、同時に、オブジェクトレベルの関係に従って自己適応的にオブジェクトの特徴に注意を向けることができ、追加の注意が役に立たない、あるいは有害な状況を回避することができる。最終的に、検出結果は、注意して加えられた特徴から生成されるので、簡単に検出することができる。実験により,提案手法の有効性が実証された。

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