論文の概要: Recent Trends in 2D Object Detection and Applications in Video Event Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03206v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 14:15:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 16:36:36.644213
• Title: Recent Trends in 2D Object Detection and Applications in Video Event Recognition
• Title（参考訳）: 2次元物体検出の最近の動向と映像イベント認識への応用
• Authors: Prithwish Jana and Partha Pratim Mohanta
• Abstract要約: 物体検出における先駆的な研究について論じるとともに,近年のディープラーニングを活用したブレークスルーも取り上げている。 本稿では、画像とビデオの両方で2次元物体検出のための最近のデータセットを強調し、様々な最先端物体検出技術の比較性能の概要を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection serves as a significant step in improving performance of complex downstream computer vision tasks. It has been extensively studied for many years now and current state-of-the-art 2D object detection techniques proffer superlative results even in complex images. In this chapter, we discuss the geometry-based pioneering works in object detection, followed by the recent breakthroughs that employ deep learning. Some of these use a monolithic architecture that takes a RGB image as input and passes it to a feed-forward ConvNet or vision Transformer. These methods, thereby predict class-probability and bounding-box coordinates, all in a single unified pipeline. Two-stage architectures on the other hand, first generate region proposals and then feed it to a CNN to extract features and predict object category and bounding-box. We also elaborate upon the applications of object detection in video event recognition, to achieve better fine-grained video classification performance. Further, we highlight recent datasets for 2D object detection both in images and videos, and present a comparative performance summary of various state-of-the-art object detection techniques.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は、複雑な下流コンピュータビジョンタスクのパフォーマンスを改善するための重要なステップとなる。 長年にわたって広く研究され、現在最先端の2Dオブジェクト検出技術は、複雑な画像においても最良である。 本稿では,物体検出における幾何学に基づく先駆的研究と,ディープラーニングを用いた最近のブレークスルーについて論じる。 これらのいくつかは、RGBイメージを入力として、フィードフォワードのConvNetまたは Vision Transformerに渡すモノリシックなアーキテクチャを使用している。 これらのメソッドは、クラス予測可能性とバウンディングボックス座標を単一の統一パイプラインで予測する。 一方、2段階アーキテクチャでは、まずリージョンの提案を生成し、CNNに送って特徴を抽出し、オブジェクトカテゴリとバウンディングボックスを予測する。 また,映像イベント認識における物体検出の応用について詳述し,よりきめ細かい映像分類性能を実現する。 さらに,画像と映像の両方における2次元物体検出のための最近のデータセットを強調し,様々な最先端物体検出手法の比較性能概要を示す。

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