論文の概要: Chosen methods of improving object recognition of small objects with
weak recognizable features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13591v1
- Date: Mon, 29 Aug 2022 13:39:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-30 13:01:45.707617
- Title: Chosen methods of improving object recognition of small objects with
weak recognizable features
- Title（参考訳）: 弱い特徴を持つ小物体の物体認識を改善するチョーゼン法
- Authors: Magdalena Stacho\'n and Marcin Pietro\'n
- Abstract要約: 適切なGANモデルを使用することで、その量と多様性を増大させる低精度データの増大が可能になる。
本研究では,VOC Pascalデータセット上での小さなオブジェクト検出を改善するため,拡張型GAN法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many object detection models struggle with several problematic aspects of
small object detection including the low number of samples, lack of diversity
and low features representation. Taking into account that GANs belong to
generative models class, their initial objective is to learn to mimic any data
distribution. Using the proper GAN model would enable augmenting low precision
data increasing their amount and diversity. This solution could potentially
result in improved object detection results. Additionally, incorporating
GAN-based architecture inside deep learning model can increase accuracy of
small objects recognition. In this work the GAN-based method with augmentation
is presented to improve small object detection on VOC Pascal dataset. The
method is compared with different popular augmentation strategies like object
rotations, shifts etc. The experiments are based on FasterRCNN model.
- Abstract（参考訳）: 多くのオブジェクト検出モデルは、少ないサンプル数、多様性の欠如、低い特徴表現など、小さなオブジェクト検出のいくつかの問題に苦しむ。
GANが生成モデルクラスに属することを考慮し、最初の目的はデータ分散を模倣することを学ぶことである。
適切なGANモデルを使用することで、その量と多様性を増大させる低精度データの増大が可能になる。
このソリューションは、オブジェクト検出結果を改善する可能性がある。
さらに、ディープラーニングモデルにGANベースのアーキテクチャを組み込むことで、小さなオブジェクト認識の精度を高めることができる。
本研究では,VOC Pascalデータセット上での小さなオブジェクト検出を改善するため,拡張型GAN法を提案する。
この方法は、オブジェクトの回転やシフトなどの一般的な拡張戦略と比較される。
実験はFasterRCNNモデルに基づいている。
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