論文の概要: Six-channel Image Representation for Cross-domain Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00561v1
- Date: Sun, 3 Jan 2021 04:50:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-12 11:38:15.139931
- Title: Six-channel Image Representation for Cross-domain Object Detection
- Title（参考訳）: クロスドメインオブジェクト検出のための6チャンネル画像表現
- Authors: Tianxiao Zhang, Wenchi Ma, Guanghui Wang
- Abstract要約: ディープラーニングモデルはデータ駆動であり、優れたパフォーマンスは豊富で多様なデータセットに依存する。
いくつかの画像から画像への翻訳技術は、モデルを訓練するために特定のシーンの偽データを生成するために用いられる。
3チャンネル画像とそのgan生成した偽画像に刺激を与え,データセットの6チャンネル表現を作成することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.854940064699985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most deep learning models are data-driven and the excellent performance is
highly dependent on the abundant and diverse datasets. However, it is very hard
to obtain and label the datasets of some specific scenes or applications. If we
train the detector using the data from one domain, it cannot perform well on
the data from another domain due to domain shift, which is one of the big
challenges of most object detection models. To address this issue, some
image-to-image translation techniques are employed to generate some fake data
of some specific scenes to train the models. With the advent of Generative
Adversarial Networks (GANs), we could realize unsupervised image-to-image
translation in both directions from a source to a target domain and from the
target to the source domain. In this study, we report a new approach to making
use of the generated images. We propose to concatenate the original 3-channel
images and their corresponding GAN-generated fake images to form 6-channel
representations of the dataset, hoping to address the domain shift problem
while exploiting the success of available detection models. The idea of
augmented data representation may inspire further study on object detection and
other applications.
- Abstract（参考訳）: ほとんどのディープラーニングモデルはデータ駆動であり、優れたパフォーマンスは豊富で多様なデータセットに依存する。
しかし、特定のシーンやアプリケーションのデータセットを取得してラベル付けするのは非常に難しい。
あるドメインからのデータを使って検出器を訓練すれば、ほとんどのオブジェクト検出モデルにおいて大きな課題であるドメインシフトのため、別のドメインからのデータにうまく対応できない。
この問題に対処するために、特定のシーンの偽データを生成してモデルをトレーニングするために、画像から画像への変換技術が採用されている。
generative adversarial networks (gans) の出現により、ソースからターゲットドメイン、ターゲットドメインからソースドメインへの双方向の教師なし画像から画像への変換を実現することができた。
本研究では,生成した画像を利用する新しい手法について報告する。
3チャンネル画像とそれに対応するgan生成の偽画像とを結合してデータセットの6チャンネル表現を形成することを提案し,利用可能な検出モデルの成功を生かしながら,領域シフト問題に対処する。
拡張データ表現のアイデアは、オブジェクト検出やその他の応用に関するさらなる研究を刺激する可能性がある。
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