論文の概要: The Pursuit of Knowledge: Discovering and Localizing Novel Categories using Dual Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01652v2
• Date: Wed, 5 May 2021 01:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 13:03:07.209864
• Title: The Pursuit of Knowledge: Discovering and Localizing Novel Categories using Dual Memory
• Title（参考訳）: 知識の探索:デュアルメモリを用いた新しいカテゴリの発見と位置決定
• Authors: Sai Saketh Rambhatla and Rama Chellappa and Abhinav Shrivastava
• Abstract要約: 我々は,未ラベルの大規模データセットにおける新しいオブジェクトの発見と位置決定の課題であるオブジェクトカテゴリ発見に取り組む。 2つのメモリモジュールを用いて,オブジェクトカテゴリに関する事前知識を用いて新たなカテゴリを探索する手法を提案する。 検出器の性能をCOCOのミニバルデータセットで示し、そのインザワイルド機能を実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.01439251151203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle object category discovery, which is the problem of discovering and localizing novel objects in a large unlabeled dataset. While existing methods show results on datasets with less cluttered scenes and fewer object instances per image, we present our results on the challenging COCO dataset. Moreover, we argue that, rather than discovering new categories from scratch, discovery algorithms can benefit from identifying what is already known and focusing their attention on the unknown. We propose a method to use prior knowledge about certain object categories to discover new categories by leveraging two memory modules, namely Working and Semantic memory. We show the performance of our detector on the COCO minival dataset to demonstrate its in-the-wild capabilities.
• Abstract（参考訳）: 我々は,未ラベルの大規模データセットにおける新しいオブジェクトの発見と位置決定の課題であるオブジェクトカテゴリ発見に取り組む。 既存の方法では、散らばったシーンが少なく、画像ごとのオブジェクトインスタンスが少ないデータセットで結果を示すが、我々は、挑戦的なCOCOデータセットで結果を示す。 さらに、ゼロから新しいカテゴリを発見するのではなく、発見アルゴリズムは、既に知られているものを特定し、未知に注意を向けることの恩恵を受けることができると論じる。 本稿では,作業記憶と意味記憶という2つのメモリモジュールを用いて,オブジェクトカテゴリに関する事前知識を用いて新たなカテゴリを探索する手法を提案する。 我々は,COCOミニバルデータセット上での検出器の性能を示す。

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