論文の概要: Dense Teacher: Dense Pseudo-Labels for Semi-supervised Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02541v1
- Date: Wed, 6 Jul 2022 09:41:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-07 13:55:14.289935
- Title: Dense Teacher: Dense Pseudo-Labels for Semi-supervised Object Detection
- Title(参考訳): Dense Teacher:半教師対象検出のためのDense Pseudo-Labels
- Authors: Hongyu Zhou, Zheng Ge, Songtao Liu, Weixin Mao, Zeming Li, Haiyan Yu,
Jian Sun
- Abstract要約: 本稿では,スパースな擬似箱を擬似ラベルの統一型および単純型として高密度な予測に置き換えることを提案する。
擬似ボックスと比較すると、Dense Pseudo-Label (DPL) は後処理を一切含まないため、よりリッチな情報を保持することができる。
DPL を Dense Teacher として活用する SS-OD アルゴリズムを提案。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 83.8770773275045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To date, the most powerful semi-supervised object detectors (SS-OD) are based
on pseudo-boxes, which need a sequence of post-processing with fine-tuned
hyper-parameters. In this work, we propose replacing the sparse pseudo-boxes
with the dense prediction as a united and straightforward form of pseudo-label.
Compared to the pseudo-boxes, our Dense Pseudo-Label (DPL) does not involve any
post-processing method, thus retaining richer information. We also introduce a
region selection technique to highlight the key information while suppressing
the noise carried by dense labels. We name our proposed SS-OD algorithm that
leverages the DPL as Dense Teacher. On COCO and VOC, Dense Teacher shows
superior performance under various settings compared with the pseudo-box-based
methods.
- Abstract(参考訳): 現在、最も強力な半教師対象検出器(SS-OD)は擬似箱に基づいており、微調整されたハイパーパラメータによる後処理を必要とする。
本研究では,スパース擬似箱を擬似ラベルの統一的かつ直接的な形式として高密度な予測に置き換えることを提案する。
擬似ボックスと比較して、我々の密集した擬似ラベル(dpl)はポストプロセッシング法を一切含まないため、よりリッチな情報を保持できる。
また,高密度ラベルによる雑音を抑えつつ,重要情報を強調する領域選択手法を提案する。
DPL を Dense Teacher として活用する SS-OD アルゴリズムを提案。
COCOとVOCでは、Dense Teacherは擬似ボックス方式と比較して、様々な設定で優れたパフォーマンスを示す。
関連論文リスト
- Adaptive Dense Pseudo Label Selection for Semi-supervised Oriented
Object Detection [18.636293511236545]
半教師付きオブジェクト指向物体検出のためのAdaptive Dense Pseudo Label Selection (ADPLS)を提案する。
ADPLSは、平均的特徴リッチスコア(mFRS)を用いて、潜在的なオブジェクトの密度を推定し、このスコアを使用して、密度の高い擬似ラベルの数を調整する。
DOTA-v1.5ベンチマークでは,ラベル付きデータが少ない場合,提案手法は従来手法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T13:49:28Z) - Cyclic-Bootstrap Labeling for Weakly Supervised Object Detection [134.05510658882278]
Cyclic-Bootstrap Labeling (CBL) は、弱制御されたオブジェクト検出パイプラインである。
様々な改良モジュールを活用するために、重み付けされた指数移動平均戦略を使用する。
重み付きアンサンブル型教師ネットワークの出力を活用するために, クラス別ランキング蒸留アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T07:57:17Z) - Semi-DETR: Semi-Supervised Object Detection with Detection Transformers [105.45018934087076]
半教師付き物体検出(SSOD)におけるDETRに基づくフレームワークの解析
本報告では,第1次変圧器を用いたエンド・ツー・エンド半教師対象検出器であるSemi-DETRについて述べる。
我々の手法は、最先端の手法をクリアマージンで上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T16:32:14Z) - Adaptive Self-Training for Object Detection [13.07105239116411]
オブジェクト検出のための自己評価手法(ASTOD)を提案する。
ASTODはスコアヒストグラムの基底値に基づいて閾値を決定する。
擬似ラベル付けの段階では, ラベル付き画像の異なるビューを用いて, 誤り予測の回数を減らす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-07T15:10:40Z) - W2N:Switching From Weak Supervision to Noisy Supervision for Object
Detection [64.10643170523414]
弱い監督からうるさい監督(W2N)に切り替える新しいパラダイムを持つ新しいWSODフレームワークを提案する。
ローカライズ適応モジュールでは、元の擬似接地構造における識別部分の割合を減らすために正規化損失を提案する。
我々のW2Nは、既存の純粋なWSODメソッドや転送学習メソッドよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-25T12:13:48Z) - Improving Localization for Semi-Supervised Object Detection [3.5493798890908104]
予測された有界ボックスのフィルタリングを改善するために,有界ボックスのローカライゼーションのための追加の分類タスクを導入する。
我々のIL-netは制限付きアノテーション方式でデータセット上でSSOD性能を1.14%向上させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T08:39:38Z) - Plug-and-Play Pseudo Label Correction Network for Unsupervised Person
Re-identification [36.3733132520186]
グラフベースの擬似ラベル補正ネットワーク(GLC)を提案する。
GLC は k 近傍グラフ上のサンプル間の関係制約を用いて初期雑音ラベルを補正する。
本手法は,様々なクラスタリング手法と互換性があり,最新技術の性能を継続的に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T05:59:37Z) - PseCo: Pseudo Labeling and Consistency Training for Semi-Supervised
Object Detection [42.75316070378037]
予測誘導ラベル割り当て(PLA)と正の確率整合投票(PCV)を含むNPL(Noisy Pseudo box Learning)を提案する。
ベンチマークでは PSEudo labeling と Consistency training (PseCo) が SOTA (Soft Teacher) の2.0, 1.8, 2.0 を1%, 5%, 10% で上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T13:59:22Z) - SparseDet: Improving Sparsely Annotated Object Detection with
Pseudo-positive Mining [76.95808270536318]
Pseudo- positive mining を用いてラベル付き地域とラベルなし地域を分離するエンド・ツー・エンドシステムを提案する。
ラベル付き領域は通常通り処理されるが、ラベルなし領域の処理には自己教師付き学習が使用される。
我々は,PASCAL-VOCとCOCOデータセットの5つの分割に対して,最先端の性能を達成するための徹底的な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-12T18:57:04Z) - Boosting Weakly Supervised Object Detection via Learning Bounding Box
Adjusters [76.36104006511684]
高価なインスタンスレベルのオブジェクトアノテーションを避けるため、WSOD(Weakly-supervised Object Detection)が最近の話題として登場した。
我々は、よく注釈付けされた補助データセットからバウンディングボックス回帰知識を活用することにより、ローカライズ性能を向上させるための問題設定を擁護する。
提案手法は,WSOD法と知識伝達モデルに対して,同様の問題設定で良好に機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T13:38:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。