論文の概要: CD-FSOD: A Benchmark for Cross-domain Few-shot Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05311v3
• Date: Wed, 3 May 2023 09:19:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 18:42:19.360208
• Title: CD-FSOD: A Benchmark for Cross-domain Few-shot Object Detection
• Title（参考訳）: CD-FSOD:クロスドメインFew-shotオブジェクト検出のためのベンチマーク
• Authors: Wuti Xiong
• Abstract要約: 我々は、メタラーニングのFSODアプローチや微調整のFSODアプローチなど、最先端のFSODアプローチを評価する。 私たちのアプローチは、大きなマージンで既存のアプローチよりもはるかに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a study of the cross-domain few-shot object detection (CD-FSOD) benchmark, consisting of image data from a diverse data domain. On the proposed benchmark, we evaluate state-of-art FSOD approaches, including meta-learning FSOD approaches and fine-tuning FSOD approaches. The results show that these methods tend to fall, and even underperform the naive fine-tuning model. We analyze the reasons for their failure and introduce a strong baseline that uses a mutually-beneficial manner to alleviate the overfitting problem. Our approach is remarkably superior to existing approaches by significant margins (2.0\% on average) on the proposed benchmark. Our code is available at \url{https://github.com/FSOD/CD-FSOD}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多種多様なデータ領域の画像データからなるクロスドメイン小ショットオブジェクト検出(CD-FSOD)ベンチマークを提案する。 提案したベンチマークでは,メタラーニングのFSODアプローチや微調整のFSODアプローチなど,最先端のFSODアプローチを評価する。 その結果,これらの手法は転倒する傾向があり,単純な微調整モデルよりも優れていた。 本報告では, 失敗の原因を分析し, オーバーフィッティング問題を緩和するために相互便宜的手法を用いた強力なベースラインを導入する。 提案手法は,提案するベンチマークで有意なマージン(平均2.0\%)で既存手法よりも優れている。 私たちのコードは \url{https://github.com/FSOD/CD-FSOD} で利用可能です。

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