論文の概要: ImageSubject: A Large-scale Dataset for Subject Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03101v1
- Date: Sun, 9 Jan 2022 22:49:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-12 01:01:35.217655
- Title: ImageSubject: A Large-scale Dataset for Subject Detection
- Title（参考訳）: ImageSubject:対象検出のための大規模データセット
- Authors: Xin Miao, Jiayi Liu, Huayan Wang, Jun Fu
- Abstract要約: 主に被写体は、写真家が強調したいものなので、通常、画像やビデオの中に存在します。
主対象を検出することは、機械が画像やビデオの内容を理解するのを助ける重要な技術である。
我々は、オブジェクトのレイアウトを理解し、その中の主要な対象を見つけるために、モデルのトレーニングを目標とする新しいデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.430492045581534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Main subjects usually exist in the images or videos, as they are the objects
that the photographer wants to highlight. Human viewers can easily identify
them but algorithms often confuse them with other objects. Detecting the main
subjects is an important technique to help machines understand the content of
images and videos. We present a new dataset with the goal of training models to
understand the layout of the objects and the context of the image then to find
the main subjects among them. This is achieved in three aspects. By gathering
images from movie shots created by directors with professional shooting skills,
we collect the dataset with strong diversity, specifically, it contains
107\,700 images from 21\,540 movie shots. We labeled them with the bounding box
labels for two classes: subject and non-subject foreground object. We present a
detailed analysis of the dataset and compare the task with saliency detection
and object detection. ImageSubject is the first dataset that tries to localize
the subject in an image that the photographer wants to highlight. Moreover, we
find the transformer-based detection model offers the best result among other
popular model architectures. Finally, we discuss the potential applications and
conclude with the importance of the dataset.
- Abstract（参考訳）: 主に被写体は、写真家が強調したいものなので、通常、画像やビデオの中に存在します。
人間の視聴者は容易に識別できるが、アルゴリズムはそれらを他のオブジェクトと混同することが多い。
主な被写体を検出することは、機械が画像やビデオの内容を理解するのに役立つ重要な技術である。
オブジェクトのレイアウトと画像のコンテキストを学習モデルで理解し,その中の主対象を見つけることを目的として,新しいデータセットを提案する。
これは3つの側面で達成される。
プロの撮影スキルを持つ監督が制作した映画撮影映像から画像を集め,21,540本の映画撮影映像から107,700枚の画像を含む,強い多様性を持つデータセットを収集した。
2つのクラス - subject と non-subject foreground object のバウンディングボックスラベルでラベル付けしました。
本稿では,データセットの詳細な解析を行い,そのタスクを塩分検出とオブジェクト検出と比較する。
imagesubjectは、写真家がハイライトしたい画像に被写体をローカライズしようとする最初のデータセットである。
さらに、変換器に基づく検出モデルは、他の一般的なモデルアーキテクチャの中でも最良の結果をもたらす。
最後に、潜在的なアプリケーションについて議論し、データセットの重要性を結論付ける。
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