論文の概要: Open World DETR: Transformer based Open World Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02969v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 13:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:09:36.042085
• Title: Open World DETR: Transformer based Open World Object Detection
• Title（参考訳）: Open World DETR: Transformer を用いた Open World Object Detection
• Authors: Na Dong, Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Gim Hee Lee
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.64535309016623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open world object detection aims at detecting objects that are absent in the object classes of the training data as unknown objects without explicit supervision. Furthermore, the exact classes of the unknown objects must be identified without catastrophic forgetting of the previous known classes when the corresponding annotations of unknown objects are given incrementally. In this paper, we propose a two-stage training approach named Open World DETR for open world object detection based on Deformable DETR. In the first stage, we pre-train a model on the current annotated data to detect objects from the current known classes, and concurrently train an additional binary classifier to classify predictions into foreground or background classes. This helps the model to build an unbiased feature representations that can facilitate the detection of unknown classes in subsequent process. In the second stage, we fine-tune the class-specific components of the model with a multi-view self-labeling strategy and a consistency constraint. Furthermore, we alleviate catastrophic forgetting when the annotations of the unknown classes becomes available incrementally by using knowledge distillation and exemplar replay. Experimental results on PASCAL VOC and MS-COCO show that our proposed method outperforms other state-of-the-art open world object detection methods by a large margin.
• Abstract（参考訳）: open world object detectionは、トレーニングデータのオブジェクトクラスに存在しないオブジェクトを、明示的な監督なしに未知のオブジェクトとして検出することを目的としている。 さらに、未知のオブジェクトの正確なクラスは、対応する未知のオブジェクトのアノテーションが漸進的に与えられるとき、以前の既知のクラスを壊滅的に忘れずに識別しなければならない。 本稿では,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。 最初の段階では、現在のアノテーション付きデータ上にモデルを事前トレーニングして、現在の既知のクラスからオブジェクトを検出するとともに、予測を前景クラスやバックグラウンドクラスに分類するための追加のバイナリ分類器を同時にトレーニングする。 これによりモデルは、後のプロセスで未知のクラスの検出を容易にする、バイアスのない特徴表現を構築するのに役立つ。 第2段階では、モデルのクラス固有のコンポーネントを多視点自己ラベル戦略と一貫性制約で微調整する。 さらに,知識蒸留や模範的な再生を用いて,未知のクラスのアノテーションが段階的に利用可能になると,破滅的な忘れを和らげる。 PASCAL VOCとMS-COCOの実験結果から,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た。

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