論文の概要: Mind the Gap: Polishing Pseudo labels for Accurate Semi-supervised Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08185v1
• Date: Sun, 17 Jul 2022 14:07:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 17:22:02.756743
• Title: Mind the Gap: Polishing Pseudo labels for Accurate Semi-supervised Object Detection
• Title（参考訳）: Mind the Gap: 精密半教師対象検出のための擬似ラベルのポーリング
• Authors: Lei Zhang, Yuxuan Sun, Wei Wei
• Abstract要約: 半教師対象検出(SSOD)のための二重擬似ラベル研磨フレームワークを提案する。 教師検出器が生成する擬似ラベルを直接利用するのではなく, 地平からの逸脱を減らすための最初の試みを行う。 これにより、どちらの研磨ネットワークも、アノテーションのないオブジェクトに対してより正確な擬似ラベルを推測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.274860417877093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploiting pseudo labels (e.g., categories and bounding boxes) of unannotated objects produced by a teacher detector have underpinned much of recent progress in semi-supervised object detection (SSOD). However, due to the limited generalization capacity of the teacher detector caused by the scarce annotations, the produced pseudo labels often deviate from ground truth, especially those with relatively low classification confidences, thus limiting the generalization performance of SSOD. To mitigate this problem, we propose a dual pseudo-label polishing framework for SSOD. Instead of directly exploiting the pseudo labels produced by the teacher detector, we take the first attempt at reducing their deviation from ground truth using dual polishing learning, where two differently structured polishing networks are elaborately developed and trained using synthesized paired pseudo labels and the corresponding ground truth for categories and bounding boxes on the given annotated objects, respectively. By doing this, both polishing networks can infer more accurate pseudo labels for unannotated objects through sufficiently exploiting their context knowledge based on the initially produced pseudo labels, and thus improve the generalization performance of SSOD. Moreover, such a scheme can be seamlessly plugged into the existing SSOD framework for joint end-to-end learning. In addition, we propose to disentangle the polished pseudo categories and bounding boxes of unannotated objects for separate category classification and bounding box regression in SSOD, which enables introducing more unannotated objects during model training and thus further improve the performance. Experiments on both PASCAL VOC and MS COCO benchmarks demonstrate the superiority of the proposed method over existing state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 教師検出器によって生成された無注釈物体の擬似ラベル(例えばカテゴリと境界ボックス)の爆発は、半教師対象検出(SSOD)の最近の進歩の多くを支えている。 しかし、アノテーション不足による教師検出器の一般化能力の制限により、生成した擬似ラベルは、特に分類信頼度が比較的低いものから逸脱することが多く、SSODの一般化性能が制限される。 この問題を軽減するため,我々はssodのデュアル擬似ラベル研磨フレームワークを提案する。 教師検出器が生成する擬似ラベルを直接活用する代わりに、2つの異なる構成された研磨ネットワークを合成された擬似ラベルと、与えられた注釈付きオブジェクトのカテゴリとバウンドボックスに対して対応する基底真理を用いて精巧に開発・訓練する双対研磨学習を用いて、基底真理からの逸脱を減少させる最初の試みを行う。 これにより、初期生成した擬似ラベルに基づいて文脈知識を十分に活用し、より正確な無意味オブジェクトの擬似ラベルを推測し、SSODの一般化性能を向上させることができる。 さらに、このようなスキームを既存のssodフレームワークにシームレスにプラグインして、エンドツーエンド学習を組み合わせることもできる。 さらに,ssodにおける分類分類と境界ボックス回帰を分離するために,非注釈オブジェクトの磨き出された擬似カテゴリと境界ボックスを分離し,モデルトレーニング中により無注釈オブジェクトを導入することにより,さらに性能を向上させることを提案する。 PASCAL VOCとMS COCOのベンチマーク実験は、既存の最先端ベースラインよりも提案手法の方が優れていることを示した。

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