論文の概要: ComplETR: Reducing the cost of annotations for object detection in dense scenes with vision transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05654v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 00:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:53:23.478055
• Title: ComplETR: Reducing the cost of annotations for object detection in dense scenes with vision transformers
• Title（参考訳）: completr: 視覚トランスフォーマーを用いた高密度シーンにおけるオブジェクト検出のためのアノテーションのコスト削減
• Authors: Achin Jain, Kibok Lee, Gurumurthy Swaminathan, Hao Yang, Bernt Schiele, Avinash Ravichandran, Onkar Dabeer
• Abstract要約: ComplETRは、部分的にアノテートされた高密度なシーンデータセットで欠落したアノテーションを明示的に補完するように設計されている。 これにより、シーン内のすべてのオブジェクトインスタンスに注釈を付ける必要がなくなり、アノテーションのコストが削減される。 本稿では, 高速R-CNN, カスケードR-CNN, CenterNet2, Deformable DETRなどの人気検出器の性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.29057814695459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Annotating bounding boxes for object detection is expensive, time-consuming, and error-prone. In this work, we propose a DETR based framework called ComplETR that is designed to explicitly complete missing annotations in partially annotated dense scene datasets. This reduces the need to annotate every object instance in the scene thereby reducing annotation cost. ComplETR augments object queries in DETR decoder with patch information of objects in the image. Combined with a matching loss, it can effectively find objects that are similar to the input patch and complete the missing annotations. We show that our framework outperforms the state-of-the-art methods such as Soft Sampling and Unbiased Teacher by itself, while at the same time can be used in conjunction with these methods to further improve their performance. Our framework is also agnostic to the choice of the downstream object detectors; we show performance improvement for several popular detectors such as Faster R-CNN, Cascade R-CNN, CenterNet2, and Deformable DETR on multiple dense scene datasets.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出のための注釈付きバウンディングボックスは、高価で、時間がかかり、エラーが発生しやすい。 本稿では,部分的なアノテーション付きシーンデータセットにおけるアノテーションの欠如を明示的に補完するように設計された,completr という detr ベースのフレームワークを提案する。 これにより、シーン内のすべてのオブジェクトインスタンスに注釈を付ける必要がなくなり、アノテーションのコストが削減される。 ComplETRはDETRデコーダのオブジェクトクエリを画像内のオブジェクトのパッチ情報で拡張する。 一致した損失と組み合わせることで、入力パッチに類似したオブジェクトを効果的に見つけ、欠落したアノテーションを補完することができる。 提案手法は,ソフトサンプリングや偏りのない教師など,最先端の手法よりも優れており,同時に,これらの手法と併用することで,さらなる性能向上が期待できることを示す。 我々は,より高速なR-CNN,カスケードR-CNN,CenterNet2,Deformable DETRなどの人気検出器の性能向上を示す。

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