論文の概要: Online Active Proposal Set Generation for Weakly Supervised Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07929v1
• Date: Wed, 20 Jan 2021 02:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 01:26:18.447066
• Title: Online Active Proposal Set Generation for Weakly Supervised Object Detection
• Title（参考訳）: 弱教師付き物体検出のためのオンラインアクティブ提案セット生成
• Authors: Ruibing Jin, Guosheng Lin, and Changyun Wen
• Abstract要約: 弱い教師付きオブジェクト検出メソッドはイメージレベルのアノテーションのみを必要とする。 オンライン提案サンプリングはこれらの問題に対する直感的な解決策である。 提案アルゴリズムは, PASCAL VOC 2007 と 2012 の両データセットに対して一貫した, 有意な改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.385545249520696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To reduce the manpower consumption on box-level annotations, many weakly supervised object detection methods which only require image-level annotations, have been proposed recently. The training process in these methods is formulated into two steps. They firstly train a neural network under weak supervision to generate pseudo ground truths (PGTs). Then, these PGTs are used to train another network under full supervision. Compared with fully supervised methods, the training process in weakly supervised methods becomes more complex and time-consuming. Furthermore, overwhelming negative proposals are involved at the first step. This is neglected by most methods, which makes the training network biased towards to negative proposals and thus degrades the quality of the PGTs, limiting the training network performance at the second step. Online proposal sampling is an intuitive solution to these issues. However, lacking of adequate labeling, a simple online proposal sampling may make the training network stuck into local minima. To solve this problem, we propose an Online Active Proposal Set Generation (OPG) algorithm. Our OPG algorithm consists of two parts: Dynamic Proposal Constraint (DPC) and Proposal Partition (PP). DPC is proposed to dynamically determine different proposal sampling strategy according to the current training state. PP is used to score each proposal, part proposals into different sets and generate an active proposal set for the network optimization. Through experiments, our proposed OPG shows consistent and significant improvement on both datasets PASCAL VOC 2007 and 2012, yielding comparable performance to the state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: ボックスレベルのアノテーションの消費電力を減らすため,画像レベルのアノテーションのみを必要とする弱教師付きオブジェクト検出法が近年提案されている。 これらの方法のトレーニングプロセスを2つのステップに定式化する。 まず、弱い監督下でニューラルネットワークをトレーニングし、擬似基底真理(PGT)を生成する。 そして、これらのPGTは、完全な監視下で別のネットワークをトレーニングするために使用される。 完全教師付き手法と比較して、弱教師付き手法の訓練プロセスはより複雑で時間がかかる。 さらに、最初の段階では圧倒的な否定的な提案が絡み合っている。 これはほとんどの手法で無視されており、トレーニングネットワークは負の提案に偏り、PGTの品質が低下し、トレーニングネットワークの性能が2番目のステップで制限される。 オンライン提案サンプリングはこれらの問題に対する直感的な解決策である。 しかし、適切なラベル付けがないため、簡単なオンライン提案サンプリングにより、トレーニングネットワークをローカルなミニマに固定することができる。 そこで本研究では,オンラインアクティブ・プロポーザル・セット生成(OPG)アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは動的提案制約 (DPC) と提案分割 (PP) の2つの部分から構成される。 DPCは、現在のトレーニング状況に応じて異なる提案サンプリング戦略を動的に決定する。 PPは各提案をスコアリングし、提案を異なるセットに分割し、ネットワーク最適化のためのアクティブな提案セットを生成する。 実験により,提案したOPGは, PASCAL VOC 2007 と 2012 の両データセットに対して一貫した, 有意な改善を示した。

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