論文の概要: Large-Scale Unsupervised Object Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06650v1
• Date: Sat, 12 Jun 2021 00:29:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-20 01:21:27.158503
• Title: Large-Scale Unsupervised Object Discovery
• Title（参考訳）: 大規模非教師対象発見
• Authors: Huy V. Vo, Elena Sizikova, Cordelia Schmid, Patrick P\'erez, Jean Ponce
• Abstract要約: 教師なしオブジェクトディスカバリ(UOD)は、パフォーマンスを損なう近似なしでは、大規模なデータセットにスケールアップしない。 本稿では,固有値問題やリンク解析に利用できる分散手法の武器として,ランク付け問題としてのUODの新たな定式化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.60458324771571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing approaches to unsupervised object discovery (UOD) do not scale up to large datasets without approximations which compromise their performance. We propose a novel formulation of UOD as a ranking problem, amenable to the arsenal of distributed methods available for eigenvalue problems and link analysis. Extensive experiments with COCO and OpenImages demonstrate that, in the single-object discovery setting where a single prominent object is sought in each image, the proposed LOD (Large-scale Object Discovery) approach is on par with, or better than the state of the art for medium-scale datasets (up to 120K images), and over 37% better than the only other algorithms capable of scaling up to 1.7M images. In the multi-object discovery setting where multiple objects are sought in each image, the proposed LOD is over 14% better in average precision (AP) than all other methods for datasets ranging from 20K to 1.7M images.
• Abstract（参考訳）: unsupervised object discovery(uod)に対する既存のアプローチは、パフォーマンスを損なう近似なしでは大規模なデータセットにスケールアップできない。 本稿では,固有値問題やリンク解析に利用できる分散手法の武器として,ランク付け問題としてのUODの新たな定式化を提案する。 COCOとOpenImagesによる大規模な実験により、各画像に1つの顕著なオブジェクトを求める単一オブジェクト発見環境では、提案されたLOD(大規模オブジェクト発見)アプローチは、中規模データセット(最大120Kイメージ)の最先端技術と同等かそれ以上に、最大1.7Mイメージまでスケールアップ可能な他のアルゴリズムよりも37%以上優れていることが示された。 各画像に複数のオブジェクトを求めるマルチオブジェクトディスカバリ設定では、提案されたlodは20kから1.7mのデータセットの他の方法よりも平均精度(ap)が14%以上優れている。

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