論文の概要: Learning Dense Object Descriptors from Multiple Views for Low-shot Category Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15059v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 04:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:41:01.843209
• Title: Learning Dense Object Descriptors from Multiple Views for Low-shot Category Generalization
• Title（参考訳）: 低ショットカテゴリ一般化のための複数視点からの高密度オブジェクト記述子学習
• Authors: Stefan Stojanov, Anh Thai, Zixuan Huang, James M. Rehg
• Abstract要約: 本稿では、カテゴリやセマンティックなオブジェクト部分ラベルを使わずに、オブジェクトインスタンスの複数のビューからトレーニングできるDeep Object Patch rimis(DOPE)を提案する。 DOPEを訓練するために、物体の視界間の画素レベルの対応を得るために、スパースディープ、フォアグラウンドマスク、および既知のカメラへのアクセスを仮定する。 DOPEは, 局所的マッチングを用いて, 新規カテゴリーの低ショット分類に利用でき, 教師付き学習ベースラインや自己教師型学習ベースラインと競合し, 優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.583517870047487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A hallmark of the deep learning era for computer vision is the successful use of large-scale labeled datasets to train feature representations for tasks ranging from object recognition and semantic segmentation to optical flow estimation and novel view synthesis of 3D scenes. In this work, we aim to learn dense discriminative object representations for low-shot category recognition without requiring any category labels. To this end, we propose Deep Object Patch Encodings (DOPE), which can be trained from multiple views of object instances without any category or semantic object part labels. To train DOPE, we assume access to sparse depths, foreground masks and known cameras, to obtain pixel-level correspondences between views of an object, and use this to formulate a self-supervised learning task to learn discriminative object patches. We find that DOPE can directly be used for low-shot classification of novel categories using local-part matching, and is competitive with and outperforms supervised and self-supervised learning baselines. Code and data available at https://github.com/rehg-lab/dope_selfsup.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンのディープラーニング時代の特徴は、オブジェクト認識やセマンティックセグメンテーション、光学フロー推定、そして3dシーンの新しいビュー合成まで、タスクの特徴表現を訓練するために大規模なラベル付きデータセットをうまく利用することである。 本研究では,カテゴリラベルを必要とせず,低ショットカテゴリ認識のための密な判別対象表現を学習することを目的とする。 そこで本稿では,対象インスタンスの複数ビューからカテゴリや意味的オブジェクト部分ラベルを使わずにトレーニング可能な,ディープオブジェクトパッチエンコーディング(dope)を提案する。 dopeを訓練するには,被写体の視野間のピクセルレベル対応を得るために,被写体深度,前景マスク,既知のカメラへのアクセスを想定し,これを用いて自己教師あり学習タスクを定式化し,識別対象パッチを学習する。 DOPEは, 局所的マッチングを用いて, 新規カテゴリーの低ショット分類に利用でき, 教師付き学習ベースラインや自己教師型学習ベースラインと競合する。 コードとデータはhttps://github.com/rehg-lab/dope_selfsup。

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