論文の概要: Recent Few-Shot Object Detection Algorithms: A Survey with Performance Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14205v2
• Date: Wed, 12 Apr 2023 05:26:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 19:25:19.385946
• Title: Recent Few-Shot Object Detection Algorithms: A Survey with Performance Comparison
• Title（参考訳）: 最近のFew-Shotオブジェクト検出アルゴリズム:性能比較による調査
• Authors: Tianying Liu, Lu Zhang, Yang Wang, Jihong Guan, Yanwei Fu, Jiajia Zhao, Shuigeng Zhou
• Abstract要約: Few-Shot Object Detection (FSOD)は、人間の学習能力を模倣する。 FSODは、学習した汎用オブジェクトの知識を共通のヘビーテールから新しいロングテールオブジェクトクラスにインテリジェントに転送する。 本稿では,問題定義,共通データセット,評価プロトコルなどを含むFSODの概要を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.357707168883024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The generic object detection (GOD) task has been successfully tackled by recent deep neural networks, trained by an avalanche of annotated training samples from some common classes. However, it is still non-trivial to generalize these object detectors to the novel long-tailed object classes, which have only few labeled training samples. To this end, the Few-Shot Object Detection (FSOD) has been topical recently, as it mimics the humans' ability of learning to learn, and intelligently transfers the learned generic object knowledge from the common heavy-tailed, to the novel long-tailed object classes. Especially, the research in this emerging field has been flourishing in recent years with various benchmarks, backbones, and methodologies proposed. To review these FSOD works, there are several insightful FSOD survey articles [58, 59, 74, 78] that systematically study and compare them as the groups of fine-tuning/transfer learning, and meta-learning methods. In contrast, we review the existing FSOD algorithms from a new perspective under a new taxonomy based on their contributions, i.e., data-oriented, model-oriented, and algorithm-oriented. Thus, a comprehensive survey with performance comparison is conducted on recent achievements of FSOD. Furthermore, we also analyze the technical challenges, the merits and demerits of these methods, and envision the future directions of FSOD. Specifically, we give an overview of FSOD, including the problem definition, common datasets, and evaluation protocols. The taxonomy is then proposed that groups FSOD methods into three types. Following this taxonomy, we provide a systematic review of the advances in FSOD. Finally, further discussions on performance, challenges, and future directions are presented.
• Abstract（参考訳）: ジェネリックオブジェクト検出(GOD)タスクは、いくつかの一般的なクラスからの注釈付きトレーニングサンプルの雪崩によってトレーニングされた、最近のディープニューラルネットワークによってうまく取り組まれている。 しかし、これらの物体検出器を、ラベル付きトレーニングサンプルがほとんどない新しいロングテールオブジェクトクラスに一般化することは、いまだに自明ではない。 この目的のために、Few-Shot Object Detection (FSOD) は、人間の学習能力を模倣し、学習対象の知識を共通のヘビーテールから新しいロングテールオブジェクトクラスにインテリジェントに伝達するものとして、最近話題となっている。 特に、この新興分野の研究は近年盛んであり、様々なベンチマーク、バックボーン、方法論が提案されている。 これらのFSODの成果を概観するために,FSOD の調査論文 [58, 59, 74, 78] を,微調整/トランスファー学習とメタラーニング手法の群として体系的に比較した。 対照的に,既存のfsodアルゴリズムを,データ指向,モデル指向,アルゴリズム指向といった貢献に基づく新たな分類法の下で,新たな視点から検討する。 そこで,最近のFSODの業績について,性能比較による総合的な調査を行った。 さらに,これらの手法の技術的課題,メリット,デメリットを分析し,FSODの今後の方向性を考察する。 具体的には、問題定義、共通データセット、評価プロトコルを含むFSODの概要を示す。 分類学は、FSOD法を3つのタイプに分類する。 この分類に続き、FSODの進歩を体系的にレビューする。 最後に,パフォーマンス,課題,今後の方向性に関するさらなる議論を行う。

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