論文の概要: FS-DETR: Few-Shot DEtection TRansformer with prompting and without re-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04845v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 17:03:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 14:58:00.139402
• Title: FS-DETR: Few-Shot DEtection TRansformer with prompting and without re-training
• Title（参考訳）: FS-DETR-Few-Shot Detection TRansformer の高速化と再トレーニングなし
• Authors: Adrian Bulat and Ricardo Guerrero and Brais Martinez and Georgios Tzimiropoulos
• Abstract要約: 本稿では,FS-DETR(FS-DETR)を初めて導入する。 我々のシステムは、DeTRフレームワークの上に構築され、2つの主要なアイデアに基づいて拡張します。 我々は,既存の手法よりも柔軟であるだけでなく,デシプラタム(c)を満たすための一歩を踏み出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.18997588195015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper is on Few-Shot Object Detection (FSOD), where given a few templates (examples) depicting a novel class (not seen during training), the goal is to detect all of its occurrences within a set of images. From a practical perspective, an FSOD system must fulfil the following desiderata: (a) it must be used as is, without requiring any fine-tuning at test time, (b) it must be able to process an arbitrary number of novel objects concurrently while supporting an arbitrary number of examples from each class and (c) it must achieve accuracy comparable to a closed system. While there are (relatively) few systems that support (a), to our knowledge, there is no system supporting (b) and (c). In this work, we make the following contributions: We introduce, for the first time, a simple, yet powerful, few-shot detection transformer (FS-DETR) that can address both desiderata (a) and (b). Our system builds upon the DETR framework, extending it based on two key ideas: (1) feed the provided visual templates of the novel classes as visual prompts during test time, and (2) ``stamp'' these prompts with pseudo-class embeddings, which are then predicted at the output of the decoder. Importantly, we show that our system is not only more flexible than existing methods, but also, making a step towards satisfying desideratum (c), it is more accurate, matching and outperforming the current state-of-the-art on the most well-established benchmarks (PASCAL VOC & MSCOCO) for FSOD. Code will be made available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Few-Shot Object Detection (FSOD) について述べる。Few-Shot Object Detection (FSOD) には,新しいクラス(トレーニング中は見えない)を描写したテンプレート(サンプル)がいくつか用意されている。 実用的な観点からは、fsodシステムは以下のデシデラタを満たす必要がある。 (a)テスト時に微調整を必要とせず、そのまま使用しなければならない。 (b)各クラスから任意の数の例をサポートしながら、任意の数の新規オブジェクトを同時に処理できなければならない。 (c) クローズドシステムに匹敵する精度を達成する必要がある。 比較的)サポートしているシステムはほとんどありませんが (a)私たちの知る限りでは、システムのサポートはありません (b) (c)。 本研究では, 両デシダラタに対処可能な, 単純かつ強力かつ少数ショット検出変換器 (FS-DETR) を初めて紹介する。 (a)及び (b) このシステムはdetrフレームワークを基盤として,(1)新規クラスの提供されたビジュアルテンプレートをテスト時間内に視覚的にプロンプトとして与える,(2)疑似クラス埋め込みでこれらのプロンプトを ``stamp''' としてデコーダの出力で予測する,という2つの重要なアイデアに基づいて拡張する。 重要なのは,我々のシステムは既存の手法よりも柔軟であるだけでなく,デシデラタムを満たすための一歩を踏み出していることである。 (c) fsodの最も確立されたベンチマーク (pascal voc & mscoco) では,現在の最先端技術よりも精度が高く,パフォーマンスが向上している。 コードは利用可能になる。

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