論文の概要: Consistent-Teacher: Towards Reducing Inconsistent Pseudo-targets in Semi-supervised Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01589v3
• Date: Tue, 28 Mar 2023 14:15:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 19:45:59.897995
• Title: Consistent-Teacher: Towards Reducing Inconsistent Pseudo-targets in Semi-supervised Object Detection
• Title（参考訳）: consistent-teacher:半教師付き物体検出における一貫性のない疑似目標の削減に向けて
• Authors: Xinjiang Wang, Xingyi Yang, Shilong Zhang, Yijiang Li, Litong Feng, Shijie Fang, Chengqi Lyu, Kai Chen, Wayne Zhang
• Abstract要約: 擬似ターゲットは正確な検出器の訓練を損なう。 生徒のトレーニングにノイズを注入し、過度な過度な問題を引き起こす。 不整合を低減するために,ConsistentTeacherと呼ばれる体系的ソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.40887130075552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this study, we dive deep into the inconsistency of pseudo targets in semi-supervised object detection (SSOD). Our core observation is that the oscillating pseudo-targets undermine the training of an accurate detector. It injects noise into the student's training, leading to severe overfitting problems. Therefore, we propose a systematic solution, termed ConsistentTeacher, to reduce the inconsistency. First, adaptive anchor assignment~(ASA) substitutes the static IoU-based strategy, which enables the student network to be resistant to noisy pseudo-bounding boxes. Then we calibrate the subtask predictions by designing a 3D feature alignment module~(FAM-3D). It allows each classification feature to adaptively query the optimal feature vector for the regression task at arbitrary scales and locations. Lastly, a Gaussian Mixture Model (GMM) dynamically revises the score threshold of pseudo-bboxes, which stabilizes the number of ground truths at an early stage and remedies the unreliable supervision signal during training. ConsistentTeacher provides strong results on a large range of SSOD evaluations. It achieves 40.0 mAP with ResNet-50 backbone given only 10% of annotated MS-COCO data, which surpasses previous baselines using pseudo labels by around 3 mAP. When trained on fully annotated MS-COCO with additional unlabeled data, the performance further increases to 47.7 mAP. Our code is available at \url{https://github.com/Adamdad/ConsistentTeacher}.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,半教師対象検出(SSOD)における疑似目標の不整合を深く掘り下げる。 我々の中核的な観察は、振動する擬似ターゲットが正確な検出器の訓練を損なうことである。 生徒のトレーニングにノイズを注入し、深刻な過度な問題を引き起こす。 そこで我々は,一貫性を損なうための体系的な解法であるconsistentteacherを提案する。 まず、適応アンカー代入~(ASA)は静的IoUベースの戦略を代用し、学生ネットワークはノイズの多い疑似バウンディングボックスに耐性を持つ。 次に,3次元特徴アライメントモジュール~(FAM-3D)を設計することにより,サブタスク予測の校正を行う。 これにより、各分類機能は任意のスケールと位置で回帰タスクの最適な特徴ベクトルを適応的にクエリできる。 最後に、ガウス混合モデル(GMM)は、擬似ボックスのスコア閾値を動的に修正し、早期の地上真実数を安定化し、訓練中に信頼できない監視信号を修正する。 ConsistentTeacherは、幅広いSSOD評価に対して強力な結果を提供する。 ResNet-50のバックボーンで40.0mAPを達成し、注釈付きMS-COCOデータの10%しか与えられていない。 完全な注釈付きMS-COCOにラベルなしのデータを追加すると、パフォーマンスはさらに47.7 mAPに向上する。 私たちのコードは \url{https://github.com/Adamdad/ConsistentTeacher} で利用可能です。

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