論文の概要: Robust Object Detection via Instance-Level Temporal Cycle Confusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08381v1
- Date: Fri, 16 Apr 2021 21:35:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-24 11:24:50.919786
- Title: Robust Object Detection via Instance-Level Temporal Cycle Confusion
- Title(参考訳): インスタンスレベル時間サイクル融合によるロバスト物体検出
- Authors: Xin Wang, Thomas E. Huang, Benlin Liu, Fisher Yu, Xiaolong Wang,
Joseph E. Gonzalez, Trevor Darrell
- Abstract要約: 物体検出器の分布外一般化を改善するための補助的自己監視タスクの有効性を検討する。
最大エントロピーの原理に触発されて,新しい自己監督タスクであるインスタンスレベル時間サイクル混乱(cycconf)を導入する。
それぞれのオブジェクトに対して、タスクは、ビデオ内の隣接するフレームで最も異なるオブジェクトの提案を見つけ、自己スーパービジョンのために自分自身にサイクルバックすることです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 89.1027433760578
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building reliable object detectors that are robust to domain shifts, such as
various changes in context, viewpoint, and object appearances, is critical for
real-world applications. In this work, we study the effectiveness of auxiliary
self-supervised tasks to improve the out-of-distribution generalization of
object detectors. Inspired by the principle of maximum entropy, we introduce a
novel self-supervised task, instance-level temporal cycle confusion (CycConf),
which operates on the region features of the object detectors. For each object,
the task is to find the most different object proposals in the adjacent frame
in a video and then cycle back to itself for self-supervision. CycConf
encourages the object detector to explore invariant structures across instances
under various motions, which leads to improved model robustness in unseen
domains at test time. We observe consistent out-of-domain performance
improvements when training object detectors in tandem with self-supervised
tasks on large-scale video datasets (BDD100K and Waymo open data). The joint
training framework also establishes a new state-of-the-art on standard
unsupervised domain adaptative detection benchmarks (Cityscapes, Foggy
Cityscapes, and Sim10K). The project page is available at
https://xinw.ai/cyc-conf.
- Abstract(参考訳): コンテキスト、視点、オブジェクトの外観の変化など、ドメインシフトに対して堅牢な信頼性の高いオブジェクト検出器の構築は、現実世界のアプリケーションには不可欠である。
本研究では,物体検出器の分散一般化を改善するための補助的自己監視タスクの有効性について検討する。
最大エントロピーの原理に触発されて,オブジェクト検出器の領域特性に基づいて動作する,新しい自己教師付きタスクであるインスタンスレベル時間サイクル混乱 (cycconf) を導入する。
それぞれのオブジェクトに対して、タスクは、ビデオ内の隣接するフレームで最も異なるオブジェクトの提案を見つけ、自己スーパービジョンのために自分自身にサイクルバックすることです。
CycConfは、オブジェクト検出器が様々な動作の下でインスタンス間の不変構造を探索することを奨励し、テスト時に見えないドメインでモデルロバスト性を改善する。
大規模ビデオデータセット(BDD100KとWaymoオープンデータ)の自己教師型タスクと連動してオブジェクト検出器を訓練する場合、ドメイン外パフォーマンスの改善が一貫した。
共同トレーニングフレームワークはまた、標準の教師なしドメイン適応検出ベンチマーク(Cityscapes、Fogy Cityscapes、Sim10K)に新たな最先端技術を確立する。
プロジェクトのページはhttps://xinw.ai/cyc-confで公開されている。
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