論文の概要: PROB: Probabilistic Objectness for Open World Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01424v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 20:04:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 15:11:22.135054
• Title: PROB: Probabilistic Objectness for Open World Object Detection
• Title（参考訳）: PROB:オープンワールドオブジェクト検出のための確率的対象性
• Authors: Orr Zohar, Kuan-Chieh Wang, Serena Yeung
• Abstract要約: Open World Object Detection (OWOD)は、従来のオブジェクト検出(OD)ベンチマークと現実世界におけるオブジェクト検出のギャップを埋める新しいコンピュータビジョンタスクである。 本稿では,対象物の確率分布推定と対象度推定を交互に行う,対象度推定のための新しい確率的フレームワークを提案する。 Probabilistic Objectness-based open-world detector, PROBは、私たちのフレームワークを従来のオブジェクト検出モデルに統合します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.574535196804042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open World Object Detection (OWOD) is a new and challenging computer vision task that bridges the gap between classic object detection (OD) benchmarks and object detection in the real world. In addition to detecting and classifying seen/labeled objects, OWOD algorithms are expected to detect novel/unknown objects - which can be classified and incrementally learned. In standard OD, object proposals not overlapping with a labeled object are automatically classified as background. Therefore, simply applying OD methods to OWOD fails as unknown objects would be predicted as background. The challenge of detecting unknown objects stems from the lack of supervision in distinguishing unknown objects and background object proposals. Previous OWOD methods have attempted to overcome this issue by generating supervision using pseudo-labeling - however, unknown object detection has remained low. Probabilistic/generative models may provide a solution for this challenge. Herein, we introduce a novel probabilistic framework for objectness estimation, where we alternate between probability distribution estimation and objectness likelihood maximization of known objects in the embedded feature space - ultimately allowing us to estimate the objectness probability of different proposals. The resulting Probabilistic Objectness transformer-based open-world detector, PROB, integrates our framework into traditional object detection models, adapting them for the open-world setting. Comprehensive experiments on OWOD benchmarks show that PROB outperforms all existing OWOD methods in both unknown object detection ($\sim 2\times$ unknown recall) and known object detection ($\sim 10\%$ mAP). Our code will be made available upon publication at https://github.com/orrzohar/PROB.
• Abstract（参考訳）: Open World Object Detection (OWOD)は、従来のオブジェクト検出(OD)ベンチマークと現実世界におけるオブジェクト検出のギャップを埋める、新しくて困難なコンピュータビジョンタスクである。 表示/ラベル付きオブジェクトの検出と分類に加えて、OWODアルゴリズムは、新しい/未知のオブジェクトを検出することが期待されている。 標準odでは、ラベル付きオブジェクトと重複しないオブジェクトの提案は、自動的にバックグラウンドとして分類される。 したがって、ODメソッドをOWODに適用するだけで、未知のオブジェクトがバックグラウンドとして予測されるため失敗する。 未知のオブジェクトを検出するという課題は、未知のオブジェクトとバックグラウンドのオブジェクトの提案を区別する監督の欠如に起因する。 従来のOWOD法では, 疑似ラベルを用いた監視を行おうとしているが, 未知の物体検出はいまだに少ない。 確率的/生成的モデルは、この挑戦の解決策を提供するかもしれない。 本稿では, 対象度推定のための新しい確率的フレームワークを提案する。このフレームワークでは, 組込み特徴空間における既知対象の確率分布推定と対象度推定の最大化を交互に行う。 Probabilistic Objectness変換器をベースとしたオープンワールド検出器 PROBは、私たちのフレームワークを従来のオブジェクト検出モデルに統合し、オープンワールド設定に適応します。 OWODベンチマークに関する総合的な実験によると、POWBは未知のオブジェクト検出(\sim 2\times$ unknown recall)と既知のオブジェクト検出(\sim 10\%$ mAP)の両方において、既存のOWODメソッドよりも優れている。 私たちのコードはhttps://github.com/orrzohar/PROB.comで公開されます。

関連論文リスト

• Detecting Every Object from Events [24.58024539462497]
  本稿では,イベントベースの視覚において,クラスに依存しない高速なオープンワールドオブジェクト検出を実現するためのアプローチとして,イベント中のすべてのオブジェクトの検出(DEOE)を提案する。 私たちのコードはhttps://github.com/Hatins/DEOEで公開されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T08:20:53Z)
• Semi-supervised Open-World Object Detection [74.95267079505145]
  半教師付きオープンワールド検出(SS-OWOD)という,より現実的な定式化を導入する。 提案したSS-OWOD設定では,最先端OWOD検出器の性能が劇的に低下することが実証された。 我々は,MS COCO, PASCAL, Objects365, DOTAの4つのデータセットを用いた実験を行い, 提案手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T07:12:51Z)
• Unsupervised Recognition of Unknown Objects for Open-World Object Detection [28.787586991713535]
  Open-World Object Detection (OWOD) はオブジェクト検出問題を現実的でダイナミックなシナリオに拡張する。 現在のOWODモデル(OREやOW-DETRなど)は、高い客観性スコアを持つ擬似ラベル領域に注目する。 本稿では,未知の物体を認識するために,教師なしの識別モデルを学ぶ新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T08:17:29Z)
• SalienDet: A Saliency-based Feature Enhancement Algorithm for Object Detection for Autonomous Driving [160.57870373052577]
  未知の物体を検出するために,サリエンデット法(SalienDet)を提案する。 我々のSaienDetは、オブジェクトの提案生成のための画像機能を強化するために、サリエンシに基づくアルゴリズムを利用している。 オープンワールド検出を実現するためのトレーニングサンプルセットにおいて、未知のオブジェクトをすべてのオブジェクトと区別するためのデータセットレザベリングアプローチを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T16:19:44Z)
• SOOD: Towards Semi-Supervised Oriented Object Detection [57.05141794402972]
  本稿では, 主流の擬似ラベリングフレームワーク上に構築された, SOOD と呼ばれる, 半教師付きオブジェクト指向物体検出モデルを提案する。 提案した2つの損失をトレーニングした場合,SOODはDOTA-v1.5ベンチマークの様々な設定下で,最先端のSSOD法を超越することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T11:10:42Z)
• Open World DETR: Transformer based Open World Object Detection [60.64535309016623]
  そこで我々は,Deformable DETRに基づくオープンワールドオブジェクト検出のための2段階学習手法Open World DETRを提案する。 モデルのクラス固有のコンポーネントを多視点の自己ラベル戦略と一貫性制約で微調整する。 提案手法は、他の最先端のオープンワールドオブジェクト検出方法よりも大きなマージンで優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T13:39:30Z)
• Open-Set Object Detection Using Classification-free Object Proposal and Instance-level Contrastive Learning [25.935629339091697]
  オープンセットオブジェクト検出(OSOD)は、オブジェクトと背景分離、オープンセットオブジェクト分類という2つのサブタスクからなる問題を処理するための有望な方向である。 我々は,OSODの課題に対処するため,Openset RCNNを提案する。 我々のOpenset RCNNは、散らばった環境下でロボットの並べ替えタスクをサポートするオープンセットの知覚能力でロボットを支援できることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T15:00:04Z)
• More Practical Scenario of Open-set Object Detection: Open at Category Level and Closed at Super-category Level [23.98839374194848]
  オープンセットオブジェクト検出(OSOD)は近年注目されている。 我々はまず, 未知の物体の無限多様性を考慮した最近の研究で考慮されたOSODのシナリオが, 根本的な問題となっていることを指摘した。 この問題は未知のオブジェクト検出におけるメソッドの性能評価に困難をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T09:28:51Z)
• Towards Open-Set Object Detection and Discovery [38.81806249664884]
  我々は新しいタスク、すなわちOpen-Set Object Detection and Discovery(OSODD)を提案する。 本稿では、まずオープンセットオブジェクト検出器を用いて、未知のオブジェクトと未知のオブジェクトの両方を予測する2段階の手法を提案する。 そこで,予測対象を教師なしで表現し,未知対象の集合から新たなカテゴリを発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T08:07:01Z)
• OW-DETR: Open-world Detection Transformer [90.56239673123804]
  オープンワールドオブジェクト検出のための新しいエンドツーエンドトランスフォーマーベースのフレームワークOW-DETRを提案する。 OW-DETRは3つの専用コンポーネント、すなわち注目駆動の擬似ラベル、新規性分類、オブジェクトネススコアから構成される。 我々のモデルは、最近導入されたOWODアプローチであるOREよりも優れており、リコールの度合いは1.8%から3.3%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T18:58:30Z)
• Slender Object Detection: Diagnoses and Improvements [74.40792217534]
  本稿では,超高アスペクト比,すなわちtextbfslender オブジェクトの特定タイプの検出について検討する。 古典的物体検出法では、細い物体に対してのみ評価される場合、COCO上の18.9%のmAPの劇的な低下が観察される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T09:39:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。