論文の概要: Tunable Hybrid Proposal Networks for the Open World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11050v3
• Date: Tue, 16 Apr 2024 19:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 20:09:36.133419
• Title: Tunable Hybrid Proposal Networks for the Open World
• Title（参考訳）: オープンワールドのためのTunable Hybrid Proposal Networks
• Authors: Matthew Inkawhich, Nathan Inkawhich, Hai Li, Yiran Chen,
• Abstract要約: 本研究では,様々なオープンワールド設定に適合するように容易に調整可能なTunable Hybrid Proposal Network (THPN)を提案する。 本手法を徹底的に評価するために,既知のクラス多様性とラベル数によって,ラベルバイアスの度合いを変動させるいくつかの新しい課題を考案した。 また,本手法はデータ効率も高く,ラベル付きデータのごく一部でベースラインリコールを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.149409901414627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current state-of-the-art object proposal networks are trained with a closed-world assumption, meaning they learn to only detect objects of the training classes. These models fail to provide high recall in open-world environments where important novel objects may be encountered. While a handful of recent works attempt to tackle this problem, they fail to consider that the optimal behavior of a proposal network can vary significantly depending on the data and application. Our goal is to provide a flexible proposal solution that can be easily tuned to suit a variety of open-world settings. To this end, we design a Tunable Hybrid Proposal Network (THPN) that leverages an adjustable hybrid architecture, a novel self-training procedure, and dynamic loss components to optimize the tradeoff between known and unknown object detection performance. To thoroughly evaluate our method, we devise several new challenges which invoke varying degrees of label bias by altering known class diversity and label count. We find that in every task, THPN easily outperforms existing baselines (e.g., RPN, OLN). Our method is also highly data efficient, surpassing baseline recall with a fraction of the labeled data.
• Abstract（参考訳）: 現在の最先端のオブジェクト提案ネットワークは、クローズドワールドの仮定でトレーニングされる。 これらのモデルは、重要な新しいオブジェクトが遭遇する可能性のあるオープンな環境において、高いリコールを提供することができない。 この問題に対処しようとする最近の研究はいくつかあるが、提案ネットワークの最適動作はデータやアプリケーションによって大きく異なる可能性があるとは考えていない。 私たちのゴールは、さまざまなオープンワールド設定に合わせて簡単に調整できるフレキシブルな提案ソリューションを提供することです。 この目的のために、調整可能なハイブリッドアーキテクチャ、新しい自己学習手順、動的損失要素を活用するTunable Hybrid Proposal Network (THPN) を設計し、未知のオブジェクト検出性能と未知のオブジェクト検出性能のトレードオフを最適化する。 本手法を徹底的に評価するために,既知のクラス多様性とラベル数を変化させることで,ラベルバイアスの度合いを変動させるいくつかの新しい課題を考案した。 すべてのタスクにおいて、THPNは既存のベースライン(例えば、RPN、OLN)を容易に上回ります。 また,本手法はデータ効率も高く,ラベル付きデータのごく一部でベースラインリコールを上回っている。

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