論文の概要: Breaking Immutable: Information-Coupled Prototype Elaboration for Few-Shot Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14782v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 10:33:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:21:06.054867
• Title: Breaking Immutable: Information-Coupled Prototype Elaboration for Few-Shot Object Detection
• Title（参考訳）: Immutable:Few-Shotオブジェクト検出のための情報結合型プロトタイプ開発
• Authors: Xiaonan Lu, Wenhui Diao, Yongqiang Mao, Junxi Li, Peijin Wang, Xian Sun, Kun Fu
• Abstract要約: 本稿では,情報結合型プロトタイプ開発(ICPE)手法を提案する。 提案手法は,ほぼすべての設定で最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.079980293820137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot object detection, expecting detectors to detect novel classes with a few instances, has made conspicuous progress. However, the prototypes extracted by existing meta-learning based methods still suffer from insufficient representative information and lack awareness of query images, which cannot be adaptively tailored to different query images. Firstly, only the support images are involved for extracting prototypes, resulting in scarce perceptual information of query images. Secondly, all pixels of all support images are treated equally when aggregating features into prototype vectors, thus the salient objects are overwhelmed by the cluttered background. In this paper, we propose an Information-Coupled Prototype Elaboration (ICPE) method to generate specific and representative prototypes for each query image. Concretely, a conditional information coupling module is introduced to couple information from the query branch to the support branch, strengthening the query-perceptual information in support features. Besides, we design a prototype dynamic aggregation module that dynamically adjusts intra-image and inter-image aggregation weights to highlight the salient information useful for detecting query images. Experimental results on both Pascal VOC and MS COCO demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance in almost all settings.
• Abstract（参考訳）: いくつかの例で新しいクラスを検知する検知器を期待するオブジェクト検出は、目立った進歩を遂げた。 しかし,既存のメタラーニング手法によって抽出されたプロトタイプは,表現情報の不足やクエリイメージの認識の欠如に悩まされており,異なるクエリイメージに適応的に適合することができない。 第一に、プロトタイプの抽出にはサポート画像のみが関与し、クエリ画像の知覚情報が不足する。 第二に、全ての支持画像の画素は、プロトタイプベクトルに特徴を集約する際に等しく扱われるので、散らかった背景に散らばる。 本稿では,各問合せ画像に対して具体的および代表的プロトタイプを生成するための情報結合プロトタイプ作成(icpe)手法を提案する。 具体的には、クエリブランチからサポートブランチへの情報を結合するために条件情報結合モジュールを導入し、サポート機能におけるクエリ知覚情報を強化する。 また,画像内および画像間集約重みを動的に調整し,問合せ画像の検出に有用な情報を強調する動的集約モジュールのプロトタイプを設計する。 また,Pascal VOCとMS COCOの両実験結果から,ほぼすべての設定で最先端の性能が得られた。

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