論文の概要: Beyond Max-Margin: Class Margin Equilibrium for Few-shot Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04612v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 09:04:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:35:10.082269
• Title: Beyond Max-Margin: Class Margin Equilibrium for Few-shot Object Detection
• Title（参考訳）: Max-Margin:Few-shot Object DetectionのためのクラスMargin平衡
• Authors: Bohao Li, Boyu Yang, Chang Liu, Feng Liu, Rongrong Ji, Qixiang Ye
• Abstract要約: ベースクラスオブジェクトの集合から学習した特徴再認識を用いて,新しいクラスオブジェクトを表現するために,オブジェクト検出が大幅に進歩した。 本稿では,特徴空間分割と新規クラスの両方を体系的に最適化することを目的としたクラスマージン平衡(CME)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.56325240362158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot object detection has made substantial progressby representing novel class objects using the feature repre-sentation learned upon a set of base class objects. However,an implicit contradiction between novel class classificationand representation is unfortunately ignored. On the onehand, to achieve accurate novel class classification, the dis-tributions of either two base classes must be far away fromeach other (max-margin). On the other hand, to preciselyrepresent novel classes, the distributions of base classesshould be close to each other to reduce the intra-class dis-tance of novel classes (min-margin). In this paper, we pro-pose a class margin equilibrium (CME) approach, with theaim to optimize both feature space partition and novel classreconstruction in a systematic way.
• Abstract（参考訳）: ベースクラスオブジェクトの集合から学習した特徴再認識を用いて,新しいクラスオブジェクトを表現するために,オブジェクト検出が大幅に進歩した。 しかし、新しい分類と表現の暗黙の矛盾は残念ながら無視される。 一方、正確な新しいクラス分類を達成するためには、2つの基底クラスの分配は互いに遠く離れなければならない(max-margin)。 一方、新しいクラスを正確に表現するには、基本クラスの分布が互いに近くなり、新しいクラス(min-margin)のクラス内不整合を減少させる。 本稿では,特徴空間分割と新規なクラス再構成の両方を体系的に最適化する目的で,クラスマージン均衡(CME)アプローチを提案する。

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