論文の概要: Improving Long-tailed Object Detection with Image-Level Supervision by Multi-Task Collaborative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05568v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 16:02:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 16:40:10.795762
• Title: Improving Long-tailed Object Detection with Image-Level Supervision by Multi-Task Collaborative Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク協調学習による画像レベルスーパービジョンによる長期物体検出の改善
• Authors: Bo Li, Yongqiang Yao, Jingru Tan, Xin Lu, Fengwei Yu, Ye Luo, Jianwei Lu
• Abstract要約: マルチタスク協調方式において,画像レベルの監視を活用して検出能力を向上する新しいフレームワークCLISを提案する。 CLISは、テールカテゴリーを10.1ポイント改善した31.1のAPを達成し、新しい最先端技術を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.496765732728164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data in real-world object detection often exhibits the long-tailed distribution. Existing solutions tackle this problem by mitigating the competition between the head and tail categories. However, due to the scarcity of training samples, tail categories are still unable to learn discriminative representations. Bringing more data into the training may alleviate the problem, but collecting instance-level annotations is an excruciating task. In contrast, image-level annotations are easily accessible but not fully exploited. In this paper, we propose a novel framework CLIS (multi-task Collaborative Learning with Image-level Supervision), which leverage image-level supervision to enhance the detection ability in a multi-task collaborative way. Specifically, there are an object detection task (consisting of an instance-classification task and a localization task) and an image-classification task in our framework, responsible for utilizing the two types of supervision. Different tasks are trained collaboratively by three key designs: (1) task-specialized sub-networks that learn specific representations of different tasks without feature entanglement. (2) a siamese sub-network for the image-classification task that shares its knowledge with the instance-classification task, resulting in feature enrichment of detectors. (3) a contrastive learning regularization that maintains representation consistency, bridging feature gaps of different supervision. Extensive experiments are conducted on the challenging LVIS dataset. Without sophisticated loss engineering, CLIS achieves an overall AP of 31.1 with 10.1 point improvement on tail categories, establishing a new state-of-the-art. Code will be at https://github.com/waveboo/CLIS.
• Abstract（参考訳）: 実世界の物体検出のデータはしばしば長い尾の分布を示す。 既存の解決策は、頭と尾のカテゴリ間の競合を緩和することでこの問題に対処する。 しかし、トレーニングサンプルの不足のため、テールカテゴリは依然として識別表現を学ぶことができない。 より多くのデータをトレーニングに持ち込むことで問題が緩和されるかも知れませんが、インスタンスレベルのアノテーションの収集は難しい作業です。 対照的に、画像レベルのアノテーションは容易にアクセスできますが、完全には利用できません。 本稿では,画像レベルの監視を活用してマルチタスク協調的な検出能力を向上するCLIS(multi-task Collaborative Learning with Image-level Supervision)を提案する。 具体的には、オブジェクト検出タスク(インスタンス分類タスクとローカライゼーションタスクから構成される)と、この2つのタイプの監視を利用するためのイメージ分類タスクがある。 1)異なるタスクの特定の表現を特徴的絡み合いなく学習するタスク特化サブネットワーク。 2) 画像分類タスクのシアムサブネットワークは、その知識をインスタンス分類タスクと共有し、検出器の機能強化をもたらす。 3)表現一貫性を維持し、異なる監督の特徴ギャップを橋渡しする対照的な学習規則化。 挑戦的なLVISデータセット上で大規模な実験を行う。 高度な損失エンジニアリングがなければ、CLISは尾のカテゴリを10.1ポイント改善した31.1のAPを達成した。 コードはhttps://github.com/waveboo/CLIS。

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