Fugu-MT 論文翻訳(概要): AFD-Net: Adaptive Fully-Dual Network for Few-Shot Object Detection

論文の概要: AFD-Net: Adaptive Fully-Dual Network for Few-Shot Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14667v2
Date: Mon, 19 Apr 2021 07:29:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-06 14:46:39.528157
Title: AFD-Net: Adaptive Fully-Dual Network for Few-Shot Object Detection
Title（参考訳）: AFD-Net:Few-Shotオブジェクト検出のための適応フルデュアルネットワーク
Authors: Longyao Liu, Bo Ma, Yulin Zhang, Xin Yi, Haozhi Li
Abstract要約: Few-shot Object Detection (FSOD) は、未確認の物体に迅速に適応できる検出器の学習を目的としている。既存の方法では、共有コンポーネントを用いて分類と局所化のサブタスクを実行することで、この問題を解決している。本稿では,2つのサブタスクの明示的な分解を考慮し,両者の情報を活用して特徴表現の強化を図ることを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.39479809973967
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Few-shot object detection (FSOD) aims at learning a detector that can fast adapt to previously unseen objects with scarce annotated examples, which is challenging and demanding. Existing methods solve this problem by performing subtasks of classification and localization utilizing a shared component (e.g., RoI head) in the detector, yet few of them take the distinct preferences of two subtasks towards feature embedding into consideration. In this paper, we carefully analyze the characteristics of FSOD, and present that a general few-shot detector should consider the explicit decomposition of two subtasks, as well as leveraging information from both of them to enhance feature representations. To the end, we propose a simple yet effective Adaptive Fully-Dual Network (AFD-Net). Specifically, we extend Faster R-CNN by introducing Dual Query Encoder and Dual Attention Generator for separate feature extraction, and Dual Aggregator for separate model reweighting. Spontaneously, separate state estimation is achieved by the R-CNN detector. Besides, for the acquisition of enhanced feature representations, we further introduce Adaptive Fusion Mechanism to adaptively perform feature fusion in different subtasks. Extensive experiments on PASCAL VOC and MS COCO in various settings show that, our method achieves new state-of-the-art performance by a large margin, demonstrating its effectiveness and generalization ability.
Abstract（参考訳）: Few-shot Object Detection (FSOD) は、未確認の物体に迅速に適応できる検出器を学習することを目的としている。既存の手法では、検出器内の共有コンポーネント(roiヘッドなど)を利用して分類と局所化のサブタスクを実行するが、2つのサブタスクの異なる好みを考慮に入れることは少ない。本稿では,FSODの特性を慎重に解析し,2つのサブタスクの明示的な分解を考慮すべきであることを示す。最後に, 単純で効果的な適応完全双対ネットワーク (AFD-Net) を提案する。具体的には,分離特徴抽出のためのデュアルクエリエンコーダとデュアルアテンション生成器,分離モデル重み付けのためのデュアルアグリゲータを導入することで,r-cnnを高速化した。自然にR-CNN検出器によって別々の状態推定が達成される。また,機能表現の強化のために,異なるサブタスクで機能融合を適応的に行うための適応的融合機構も導入する。 PASCAL VOCとMS COCOの多種多様な環境下での大規模実験により,本手法は新たな最先端性能を大きなマージンで達成し,その有効性と一般化能力を示した。

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