論文の概要: Object Occlusion of Adding New Categories in Objection Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05730v2
• Date: Tue, 14 Jun 2022 08:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 11:11:22.667369
• Title: Object Occlusion of Adding New Categories in Objection Detection
• Title（参考訳）: 対象検出に新たなカテゴリを追加するオブジェクト排除
• Authors: Boyang Deng, Meiyan Lin, and Shoulun Long
• Abstract要約: データ効率が高く、希少なオブジェクトカテゴリを扱うことができるインスタンス検出モデルを構築することは、コンピュータビジョンにおいて重要な課題である。 本稿では,Object Occlusionデータ収集と拡張手法の体系的研究を行う。 私たちは、数百のカテゴリを持つ50万のトレーニングデータセットに、新しいカテゴリの15のイメージのみを追加することで、この新たなカテゴリを、目に見えないテストデータセットで95%の精度で提供できる、と明言しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.014524824655107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building instance detection models that are data efficient and can handle rare object categories is an important challenge in computer vision. But data collection methods and metrics are lack of research towards real scenarios application using neural network. Here, we perform a systematic study of the Object Occlusion data collection and augmentation methods where we imitate object occlusion relationship in target scenarios. However, we find that the simple mechanism of object occlusion is good enough and can provide acceptable accuracy in real scenarios adding new category. We illustate that only adding 15 images of new category in a half million training dataset with hundreds categories, can give this new category 95% accuracy in unseen test dataset including thousands of images of this category.
• Abstract（参考訳）: データ効率が高く、まれなオブジェクトカテゴリを処理可能なインスタンス検出モデルの構築は、コンピュータビジョンの重要な課題である。 しかし、データ収集手法とメトリクスは、ニューラルネットワークを使った実際のシナリオアプリケーションに対する研究の欠如である。 そこで我々は,対象シナリオにおけるオブジェクト閉塞関係を模倣するオブジェクト閉塞データ収集と拡張手法の体系的研究を行った。 しかし、オブジェクトの閉塞の単純なメカニズムは十分十分であり、新しいカテゴリを追加する実際のシナリオで許容できる精度を提供することができる。 私たちは、50万のトレーニングデータセットに15のカテゴリのイメージを追加するだけで、このカテゴリの何千ものイメージを含む未発見のテストデータセットにおいて、95%の精度をこのカテゴリに与えることができると結論付けている。

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