論文の概要: Learning to Detect Every Thing in an Open World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01698v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 03:56:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 04:01:48.819113
• Title: Learning to Detect Every Thing in an Open World
• Title（参考訳）: オープン世界のあらゆるものを検出するための学習
• Authors: Kuniaki Saito, Ping Hu, Trevor Darrell, Kate Saenko
• Abstract要約: 我々は、Learning to Detect Every Thing (LDET)と呼ぶ、シンプルながら驚くほど強力なデータ拡張とトレーニングスキームを提案する。 可視だがラベル付けされていない背景オブジェクトの隠蔽を避けるため、元の画像の小さな領域から採取した背景画像上に注釈付きオブジェクトを貼り付ける。 LDETは、オープンワールドのインスタンスセグメンテーションタスクにおいて、多くのデータセットに大きな改善をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 139.78830329914135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many open-world applications require the detection of novel objects, yet state-of-the-art object detection and instance segmentation networks do not excel at this task. The key issue lies in their assumption that regions without any annotations should be suppressed as negatives, which teaches the model to treat the unannotated objects as background. To address this issue, we propose a simple yet surprisingly powerful data augmentation and training scheme we call Learning to Detect Every Thing (LDET). To avoid suppressing hidden objects, background objects that are visible but unlabeled, we paste annotated objects on a background image sampled from a small region of the original image. Since training solely on such synthetically augmented images suffers from domain shift, we decouple the training into two parts: 1) training the region classification and regression head on augmented images, and 2) training the mask heads on original images. In this way, a model does not learn to classify hidden objects as background while generalizing well to real images. LDET leads to significant improvements on many datasets in the open world instance segmentation task, outperforming baselines on cross-category generalization on COCO, as well as cross-dataset evaluation on UVO and Cityscapes.
• Abstract（参考訳）: 多くのオープンワールドアプリケーションは、新しいオブジェクトを検知する必要があるが、最先端のオブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションネットワークは、このタスクでは優れていない。 重要な問題は、アノテーションのない領域は負として抑制されるべきであると仮定し、モデルにアノテーションのないオブジェクトを背景として扱うように教えることである。 この問題に対処するため,我々はLDET(Learning to Detect Every Thing)と呼ぶ,シンプルながら驚くほど強力なデータ拡張とトレーニング手法を提案する。 可視だがラベル付けされていない背景オブジェクトの隠蔽を避けるため、元の画像の小さな領域から採取した背景画像上に注釈付きオブジェクトを貼り付ける。 このような合成強調画像のみのトレーニングはドメインシフトに悩まされるため、トレーニングを2つに分割する。 1)拡大画像における領域分類と回帰ヘッドの訓練 2) マスクヘッドをオリジナル画像で訓練する。 このようにして、モデルは、実画像によく一般化しながら、隠れたオブジェクトを背景として分類することを学ばない。 LDETは、オープンワールドのインスタンスセグメンテーションタスクにおける多くのデータセットの大幅な改善、COCOのクロスカテゴリ一般化のベースラインの向上、UVOとCityscapesのクロスデータセット評価などにつながります。

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