論文の概要: Detecting Object States vs Detecting Objects: A New Dataset and a
Quantitative Experimental Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08281v1
- Date: Wed, 15 Dec 2021 17:19:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-16 15:35:59.634196
- Title: Detecting Object States vs Detecting Objects: A New Dataset and a
Quantitative Experimental Study
- Title（参考訳）: 物体の状態検出と物体検出:新しいデータセットと定量的実験
- Authors: Filippos Gouidis, Theodoris Patkos, Antonis Argyros and Dimitris
Plexousakis
- Abstract要約: 画像中の物体状態の検出(状態検出 - SD)は理論的および実用的重要性の両方の問題である。
その重要性にもかかわらず、これまでこの問題の研究は限られてきた。
我々は18のオブジェクトカテゴリと9のステートクラスに対する19,000以上のアノテーションからなる新しい公開データセットであるオブジェクト状態検出データセット(OSDD)を紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2752817022620644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The detection of object states in images (State Detection - SD) is a problem
of both theoretical and practical importance and it is tightly interwoven with
other important computer vision problems, such as action recognition and
affordance detection. It is also highly relevant to any entity that needs to
reason and act in dynamic domains, such as robotic systems and intelligent
agents. Despite its importance, up to now, the research on this problem has
been limited. In this paper, we attempt a systematic study of the SD problem.
First, we introduce the Object State Detection Dataset (OSDD), a new publicly
available dataset consisting of more than 19,000 annotations for 18 object
categories and 9 state classes. Second, using a standard deep learning
framework used for Object Detection (OD), we conduct a number of appropriately
designed experiments, towards an in-depth study of the behavior of the SD
problem. This study enables the setup of a baseline on the performance of SD,
as well as its relative performance in comparison to OD, in a variety of
scenarios. Overall, the experimental outcomes confirm that SD is harder than OD
and that tailored SD methods need to be developed for addressing effectively
this significant problem.
- Abstract（参考訳）: 画像中の物体状態の検出(状態検出 - SD)は理論的および実用的重要性の問題であり、アクション認識やアベイランス検出といった他の重要なコンピュータビジョン問題と密接に関連している。
また、ロボットシステムやインテリジェントエージェントなど、動的ドメインにおける推論と行動を必要とするあらゆるエンティティにも高い関連性がある。
その重要性にもかかわらず、これまでこの問題の研究は限られてきた。
本稿では,SD問題に関する系統的研究を試みる。
まず、オブジェクトの18のカテゴリと9のステートクラスに対する19,000以上のアノテーションからなる新しい公開データセットであるObject State Detection Dataset(OSDD)を紹介します。
第二に、オブジェクト検出(OD)に使用される標準的なディープラーニングフレームワークを用いて、SD問題の振る舞いの詳細な研究に向けて、多数の適切な設計実験を行う。
本研究は,様々なシナリオにおいて,sdの性能に関するベースラインの設定と,odと比較しての相対的な性能の設定を可能にする。
全体として、実験の結果、sdはodよりも困難であり、この重大な問題を解決するために、調整済みsdメソッドを開発する必要があることが確認された。
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