論文の概要: Localizing Infinity-shaped fishes: Sketch-guided object localization in the wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11874v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 10:39:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-09-27 14:04:30.496213
• Title: Localizing Infinity-shaped fishes: Sketch-guided object localization in the wild
• Title（参考訳）: インフィニティ型魚類の局在:野生におけるスケッチ誘導物体の局在
• Authors: Pau Riba, Sounak Dey, Ali Furkan Biten and Josep Llados
• Abstract要約: 本研究はスケッチ誘導オブジェクトローカライゼーションの問題について考察する。 人間のスケッチは、自然画像におけるオブジェクトのローカライゼーションを実行するクエリとして使用される。 ハードな分類を避けたスケッチ条件のDETRアーキテクチャを提案する。 実験により,我々のモデルとその変種が過去の最先端結果よりも著しく進歩していることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.964436882344729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This work investigates the problem of sketch-guided object localization (SGOL), where human sketches are used as queries to conduct the object localization in natural images. In this cross-modal setting, we first contribute with a tough-to-beat baseline that without any specific SGOL training is able to outperform the previous works on a fixed set of classes. The baseline is useful to analyze the performance of SGOL approaches based on available simple yet powerful methods. We advance prior arts by proposing a sketch-conditioned DETR (DEtection TRansformer) architecture which avoids a hard classification and alleviates the domain gap between sketches and images to localize object instances. Although the main goal of SGOL is focused on object detection, we explored its natural extension to sketch-guided instance segmentation. This novel task allows to move towards identifying the objects at pixel level, which is of key importance in several applications. We experimentally demonstrate that our model and its variants significantly advance over previous state-of-the-art results. All training and testing code of our model will be released to facilitate future research{{https://github.com/priba/sgol_wild}}.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,人間のスケッチを自然画像におけるオブジェクトのローカライゼーションを行うクエリとして用いる,スケッチ誘導オブジェクトローカライゼーション(sgol)の問題を検討する。 このクロスモーダルな設定では、まず、特定のSGOLトレーニングがなければ、固定されたクラスの前の作業よりもパフォーマンスが良くなるという、強靭なベースラインにコントリビュートする。 ベースラインは、利用可能なシンプルだが強力な手法に基づいて、SGOLアプローチのパフォーマンスを分析するのに有用である。 我々は,スケッチ条件付きDETR(Detection TRansformer)アーキテクチャを提案し,ハードな分類を避け,スケッチとイメージ間の領域ギャップを軽減し,オブジェクトインスタンスのローカライズを行う。 SGOLの主な目的はオブジェクト検出であるが、スケッチ誘導インスタンスセグメンテーションへの自然な拡張について検討した。 この新しいタスクは、いくつかのアプリケーションにおいて重要な、ピクセルレベルでのオブジェクトの識別に向けた移動を可能にする。 実験により,我々のモデルとその変種が過去の最先端結果よりも著しく進歩していることが実証された。 私たちのモデルのすべてのトレーニングとテストコードは、将来の研究を促進するためにリリースされます。

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