論文の概要: Detecting the unknown in Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11641v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 16:27:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 13:05:59.958359
• Title: Detecting the unknown in Object Detection
• Title（参考訳）: オブジェクト検出における未知の検出
• Authors: Dario Fontanel, Matteo Tarantino, Fabio Cermelli, Barbara Caputo
• Abstract要約: 我々は、アノテーションを必要とせずに未知のオブジェクトを予測できるUNKADと呼ばれる新しいトレーニング戦略を提案する。 UNKADはまず未知のオブジェクトを識別し、擬似ラベルを使用して未知のクラスをトレーニングする。 UNKADは未知の物体を直接検出できるが、従来の未知の検出技術と組み合わせることで、コストなしで性能を向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.84221126313118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection methods have witnessed impressive improvements in the last years thanks to the design of novel neural network architectures and the availability of large scale datasets. However, current methods have a significant limitation: they are able to detect only the classes observed during training time, that are only a subset of all the classes that a detector may encounter in the real world. Furthermore, the presence of unknown classes is often not considered at training time, resulting in methods not even able to detect that an unknown object is present in the image. In this work, we address the problem of detecting unknown objects, known as open-set object detection. We propose a novel training strategy, called UNKAD, able to predict unknown objects without requiring any annotation of them, exploiting non annotated objects that are already present in the background of training images. In particular, exploiting the four-steps training strategy of Faster R-CNN, UNKAD first identifies and pseudo-labels unknown objects and then uses the pseudo-annotations to train an additional unknown class. While UNKAD can directly detect unknown objects, we further combine it with previous unknown detection techniques, showing that it improves their performance at no costs.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出手法は、新しいニューラルネットワークアーキテクチャの設計と大規模データセットの可用性のおかげで、ここ数年で目覚ましい改善が見られた。 しかし、現在の手法は、訓練期間中に観察されたクラスのみを検出することができ、検出器が現実世界で遭遇する可能性のあるすべてのクラスのサブセットにすぎません。 さらに、未知のクラスの存在はしばしばトレーニング時に考慮されないため、未知のオブジェクトが画像に存在していることさえ検出できない。 本研究では,オープンセットオブジェクト検出と呼ばれる未知のオブジェクトを検出する問題に対処する。 我々は、未知のオブジェクトをアノテーションを必要とせずに予測できるUNKADと呼ばれる新しいトレーニング戦略を提案し、トレーニング画像の背景にすでに存在する注釈のないオブジェクトを活用する。 特に、Faster R-CNNの4段階のトレーニング戦略を利用して、UNKADはまず未知のオブジェクトを特定し、擬似ラベルを使用して未知のクラスをトレーニングする。 UNKADは未知の物体を直接検出できるが、従来の未知の検出技術と組み合わせることで、コストなしで性能を向上できることを示す。

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