論文の概要: A Tri-Layer Plugin to Improve Occluded Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10046v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 17:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 15:14:42.056675
• Title: A Tri-Layer Plugin to Improve Occluded Detection
• Title（参考訳）: 集積検出を改善する三層プラグイン
• Authors: Guanqi Zhan, Weidi Xie, Andrew Zisserman
• Abstract要約: 本研究では,2段階物体検出装置の頭部検出のための単純な''モジュールを提案し,部分閉塞物体のリコールを改善する。 モジュールは、ターゲットオブジェクト、オクルーダー、オクラデーのセグメンテーションマスクの三層を予測し、それによってターゲットオブジェクトのマスクをより正確に予測することができる。 また,COCO評価データセットを構築し,部分閉塞オブジェクトと分離オブジェクトのリコール性能を測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.99802831241583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting occluded objects still remains a challenge for state-of-the-art object detectors. The objective of this work is to improve the detection for such objects, and thereby improve the overall performance of a modern object detector. To this end we make the following four contributions: (1) We propose a simple 'plugin' module for the detection head of two-stage object detectors to improve the recall of partially occluded objects. The module predicts a tri-layer of segmentation masks for the target object, the occluder and the occludee, and by doing so is able to better predict the mask of the target object. (2) We propose a scalable pipeline for generating training data for the module by using amodal completion of existing object detection and instance segmentation training datasets to establish occlusion relationships. (3) We also establish a COCO evaluation dataset to measure the recall performance of partially occluded and separated objects. (4) We show that the plugin module inserted into a two-stage detector can boost the performance significantly, by only fine-tuning the detection head, and with additional improvements if the entire architecture is fine-tuned. COCO results are reported for Mask R-CNN with Swin-T or Swin-S backbones, and Cascade Mask R-CNN with a Swin-B backbone.
• Abstract（参考訳）: 隠された物体を検出することは、まだ最先端の物体検出器にとって難しい課題である。 本研究の目的は、そのような物体の検出を改善し、近代的な物体検出器の全体的な性能を向上させることである。 この目的のために,(1) 部分閉塞物体のリコールを改善するため, 2段物体検出器の頭部検出のための単純な「プラグイン」モジュールを提案する。 モジュールは、ターゲットオブジェクト、オクルーダー、オクラデーのセグメンテーションマスクの三層を予測し、それによってターゲットオブジェクトのマスクをより正確に予測することができる。 2)既存のオブジェクト検出とインスタンスセグメンテーショントレーニングデータセットのアモーダル補完を用いて,モジュールのトレーニングデータを生成するスケーラブルなパイプラインを提案し,オクルージョン関係を確立する。 3) また, 部分オクルードおよび分離オブジェクトのリコール性能を測定するためのcoco評価データセットを構築した。 (4)2段検出器に挿入されたプラグインモジュールは,検出ヘッドを微調整するだけで性能を大幅に向上でき,アーキテクチャ全体を微調整すればさらに改善できることを示す。 COCOは、Swin-TまたはSwin-Sのバックボーンを持つMask R-CNNと、Swin-Bのバックボーンを持つCascade Mask R-CNNに対して報告されている。

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