論文の概要: Towards Few-Shot Open-Set Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15996v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 09:02:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 16:24:24.148924
• Title: Towards Few-Shot Open-Set Object Detection
• Title（参考訳）: 数発オープンセット物体検出に向けて
• Authors: Binyi Su, Hua Zhang, Zhong Zhou
• Abstract要約: オープンセットオブジェクト検出(OSOD)は、既知のカテゴリを検出し、動的世界の未知のオブジェクトを特定することを目的としている。 従来のアプローチでは、この問題はデータ境界条件でのみ考慮されていた。 我々は、少数のサンプルに基づいて迅速に検出を訓練することを目的とした、数発のオープンセットオブジェクト検出(FSOSOD)のソリューションを模索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.992364560143814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-set object detection (OSOD) aims to detect the known categories and identify unknown objects in a dynamic world, which has achieved significant attentions. However, previous approaches only consider this problem in data-abundant conditions. We seek a solution for few-shot open-set object detection (FSOSOD), which aims to quickly train a detector based on few samples while detecting all known classes and identifying unknown classes. The main challenge for this task is that few training samples tend to overfit on the known classes, and lead to poor open-set performance. We propose a new FSOSOD algorithm to tackle this issue, named FOOD, which contains a novel class dropout cosine classifier (CDCC) and a novel unknown decoupling learner (UDL). To prevent over-fitting, CDCC randomly inactivates parts of the normalized neurons for the logit prediction of all classes, and then decreases the co-adaptability between the class and its neighbors. Alongside, UDL decouples training the unknown class and enables the model to form a compact unknown decision boundary. Thus, the unknown objects can be identified with a confidence probability without any pseudo-unknown samples for training. We compare our method with several state-of-the-art OSOD methods in few-shot scenes and observe that our method improves the recall of unknown classes by 5%-9% across all shots in VOC-COCO dataset setting.
• Abstract（参考訳）: open-set object detection (osod) は、既知のカテゴリを検出し、動的世界の未知のオブジェクトを識別することを目的としている。 しかし、従来のアプローチでは、この問題はデータ・バウンダント条件でのみ考慮されていた。 本手法は, 未知のクラスをすべて検出し, 未知のクラスを識別しながら, 少数のサンプルに基づいて検出者を迅速に訓練することを目的としている。 このタスクの主な課題は、既知のクラスに過度に適合するトレーニングサンプルがほとんどなく、オープンセットのパフォーマンスが低下することです。 本稿では,新しいクラスドロップアウトコサイン分類器 (CDCC) と未知の疎結合学習器 (UDL) を含む新しいFSOSODアルゴリズムであるFOODを提案する。 過剰適合を防ぐため、CDCCは正常化されたニューロンの一部をランダムに不活性化して全てのクラスのロジット予測を行い、その後、クラスと隣人の共適応性を低下させる。 同時に、UDLは未知のクラスを訓練し、モデルがコンパクトな未知の決定境界を形成することを可能にする。 したがって、未知のオブジェクトは、トレーニングのための擬似未知のサンプルなしで、信頼確率で識別することができる。 本手法をいくつかの最先端osod法と比較し,voc-cocoデータセット設定における未知クラスのリコールを5%-9%改善することを確認した。

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