論文の概要: Unveiling the Potential of Structure-Preserving for Weakly Supervised Object Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04523v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 03:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 22:41:58.269932
• Title: Unveiling the Potential of Structure-Preserving for Weakly Supervised Object Localization
• Title（参考訳）: 弱教師付き物体定位における構造保存の可能性
• Authors: Xingjia Pan, Yingguo Gao, Zhiwen Lin, Fan Tang, Weiming Dong, Haolei Yuan, Feiyue Huang, Changsheng Xu
• Abstract要約: 本稿では,WSOLの畳み込み機能に組み込まれた構造情報を完全に活用するための2段階構造保存アクティベーション(SPA)を提案する。 第1段階では、分類ネットワークによって引き起こされる構造ミス問題を軽減するために制限アクティベーションモジュール(ram)が設計されている。 第2段階では, 自己相関マップ生成(SCG)モジュールと呼ばれるプロセス後アプローチを提案し, 構造保存ローカライゼーションマップを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.79436685992128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weakly supervised object localization remains an open problem due to the deficiency of finding object extent information using a classification network. While prior works struggle to localize objects by various spatial regularization strategies, we argue that how to extract object structural information from the trained classification network is neglected. In this paper, we propose a two-stage approach, termed structure-preserving activation (SPA), towards fully leveraging the structure information incorporated in convolutional features for WSOL. In the first stage, a restricted activation module (RAM) is designed to alleviate the structure-missing issue caused by the classification network, based on the observation that the unbounded classification map and global average pooling layer drive the network to focus only on object parts. In the second stage, we propose a post-process approach, termed self-correlation map generating (SCG) module to obtain structure-preserving localization maps on the basis of the activation maps acquired from the first stage. Specifically, we utilize the high-order self-correlation (HSC) to extract the inherent structural information retained in the learned model and then aggregate HSC of multiple points for precise object localization. Extensive experiments on two publicly available benchmarks including CUB-200-2011 and ILSVRC show that the proposed SPA achieves substantial and consistent performance gains compared with baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 分類ネットワークを用いた対象範囲情報の発見が不足しているため,弱い教師付き対象の局所化は未解決の問題である。 先行研究は様々な空間正規化戦略によるオブジェクトのローカライズに苦慮する一方で、訓練された分類ネットワークからオブジェクト構造情報を抽出する方法は無視されていると論じている。 本稿では,WSOLの畳み込み機能に組み込まれた構造情報を完全に活用するための2段階構造保存アクティベーション(SPA)を提案する。 第1段階では、制約付きアクティベーションモジュール(ram)が、未境界分類マップとグローバル平均プーリング層がネットワークを対象部品のみに集中させるという観測に基づいて、分類ネットワークによって引き起こされる構造ミス問題を軽減するように設計されている。 第2段階では,第1段階から獲得したアクティベーションマップに基づいて,構造保存型ローカリゼーションマップを得るためのプロセス後アプローチである自己相関マップ生成(SCG)モジュールを提案する。 具体的には,高次自己相関(high-order self-correlation, hsc)を用いて,学習モデルに保持されている固有構造情報を抽出する。 CUB-200-2011 と ILSVRC を含む2つの公開ベンチマークの大規模な実験により、提案したSPA はベースラインアプローチと比較して大幅に、一貫した性能向上を達成した。

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