論文の概要: Multitask AET with Orthogonal Tangent Regularity for Dark Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03346v1
• Date: Fri, 6 May 2022 16:27:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 13:23:26.421213
• Title: Multitask AET with Orthogonal Tangent Regularity for Dark Object Detection
• Title（参考訳）: 直交する正則性を持つマルチタスクAETによる暗黒物体検出
• Authors: Ziteng Cui, Guo-Jun Qi, Lin Gu, Shaodi You, Zenghui Zhang, Tatsuya Harada
• Abstract要約: 暗黒環境下でのオブジェクト検出を強化するために,新しいマルチタスク自動符号化変換(MAET)モデルを提案する。 自己超越的な方法で、MAETは、現実的な照明劣化変換を符号化して復号することで、本質的な視覚構造を学習する。 我々は,合成および実世界のデータセットを用いて最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.52197307286681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dark environment becomes a challenge for computer vision algorithms owing to insufficient photons and undesirable noise. To enhance object detection in a dark environment, we propose a novel multitask auto encoding transformation (MAET) model which is able to explore the intrinsic pattern behind illumination translation. In a self-supervision manner, the MAET learns the intrinsic visual structure by encoding and decoding the realistic illumination-degrading transformation considering the physical noise model and image signal processing (ISP). Based on this representation, we achieve the object detection task by decoding the bounding box coordinates and classes. To avoid the over-entanglement of two tasks, our MAET disentangles the object and degrading features by imposing an orthogonal tangent regularity. This forms a parametric manifold along which multitask predictions can be geometrically formulated by maximizing the orthogonality between the tangents along the outputs of respective tasks. Our framework can be implemented based on the mainstream object detection architecture and directly trained end-to-end using normal target detection datasets, such as VOC and COCO. We have achieved the state-of-the-art performance using synthetic and real-world datasets. Code is available at https://github.com/cuiziteng/MAET.
• Abstract（参考訳）: 暗黒環境は、光子不足と望ましくないノイズのため、コンピュータビジョンアルゴリズムにとって課題となる。 暗環境における物体検出を強化するために,照明翻訳の背後にある内在的なパターンを探索可能な,新しいマルチタスクオートエンコーディング変換(maet)モデルを提案する。 物理ノイズモデルと画像信号処理(ISP)を考慮した現実的な照明劣化変換を符号化し、復号化することにより、MAETは本質的な視覚構造を学ぶ。 この表現に基づき、バウンディングボックス座標とクラスをデコードすることにより、オブジェクト検出タスクを実現する。 2つのタスクの過剰絡みを避けるため、MAETは直交接正則性を付与することにより対象を歪め、特徴を劣化させる。 これは、各タスクの出力に沿って接点間の直交性を最大化することにより、多タスク予測を幾何学的に定式化できるパラメトリック多様体を形成する。 我々のフレームワークは、VOCやCOCOといった通常のターゲット検出データセットを用いて、主流のオブジェクト検出アーキテクチャと直接訓練されたエンドツーエンドに基づいて実装することができる。 合成および実世界のデータセットを用いて最先端のパフォーマンスを実現した。 コードはhttps://github.com/cuiziteng/MAETで入手できる。

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