論文の概要: AcroFOD: An Adaptive Method for Cross-domain Few-shot Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10904v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 10:23:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 13:33:12.299691
• Title: AcroFOD: An Adaptive Method for Cross-domain Few-shot Object Detection
• Title（参考訳）: AcroFOD:クロスドメインFew-shotオブジェクト検出のための適応的手法
• Authors: Yipeng Gao, Lingxiao Yang, Yunmu Huang, Song Xie, Shiyong Li, Wei-shi Zheng
• Abstract要約: クロスドメインの少数ショットオブジェクト検出は、いくつかの注釈付きターゲットデータで対象ドメイン内のオブジェクト検出器を適応することを目的としている。 提案手法は,複数のベンチマーク上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.10314662986463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Under the domain shift, cross-domain few-shot object detection aims to adapt object detectors in the target domain with a few annotated target data. There exists two significant challenges: (1) Highly insufficient target domain data; (2) Potential over-adaptation and misleading caused by inappropriately amplified target samples without any restriction. To address these challenges, we propose an adaptive method consisting of two parts. First, we propose an adaptive optimization strategy to select augmented data similar to target samples rather than blindly increasing the amount. Specifically, we filter the augmented candidates which significantly deviate from the target feature distribution in the very beginning. Second, to further relieve the data limitation, we propose the multi-level domain-aware data augmentation to increase the diversity and rationality of augmented data, which exploits the cross-image foreground-background mixture. Experiments show that the proposed method achieves state-of-the-art performance on multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ドメインシフトの下では、クロスドメインの少数ショットオブジェクト検出は、いくつかの注釈付きターゲットデータで対象ドメイン内のオブジェクト検出器を適応することを目的としている。 1) 対象ドメインデータに高度に不十分な点,(2)不適切な増幅対象サンプルによる過度適応や誤解を招く点,の2つが課題である。 これらの課題に対処するために,2つの部分からなる適応手法を提案する。 まず,対象サンプルと類似した拡張データを選択するための適応最適化戦略を提案する。 具体的には,対象特徴分布から大きく逸脱する拡張候補を初期においてフィルタリングする。 第2に,データ制限をさらに緩和するために,画像と背景の混在を利用した拡張データの多様性と合理性を高めるために,マルチレベルドメイン認識データ拡張を提案する。 実験により,提案手法が複数のベンチマークにおいて最先端の性能を実現することを示す。

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