論文の概要: GOOD: Exploring Geometric Cues for Detecting Objects in an Open World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11720v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 14:13:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:11:20.012601
• Title: GOOD: Exploring Geometric Cues for Detecting Objects in an Open World
• Title（参考訳）: オープン世界における物体検出のための幾何学的手がかりを探る
• Authors: Haiwen Huang, Andreas Geiger, Dan Zhang
• Abstract要約: 最先端のRGBベースのモデルは、トレーニングクラスの過度な適合に悩まされ、新しいオブジェクトの検出に失敗することが多い。 汎用単分子推定器により予測される深度や正規度などの幾何学的手法を取り入れることを提案する。 我々のGeometry-Guided Open World Object Detector (GOOD)は、新しいオブジェクトカテゴリの検出リコールを大幅に改善し、いくつかのトレーニングクラスですでにうまく機能している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.25263418112558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the task of open-world class-agnostic object detection, i.e., detecting every object in an image by learning from a limited number of base object classes. State-of-the-art RGB-based models suffer from overfitting the training classes and often fail at detecting novel-looking objects. This is because RGB-based models primarily rely on appearance similarity to detect novel objects and are also prone to overfitting short-cut cues such as textures and discriminative parts. To address these shortcomings of RGB-based object detectors, we propose incorporating geometric cues such as depth and normals, predicted by general-purpose monocular estimators. Specifically, we use the geometric cues to train an object proposal network for pseudo-labeling unannotated novel objects in the training set. Our resulting Geometry-guided Open-world Object Detector (GOOD) significantly improves detection recall for novel object categories and already performs well with only a few training classes. Using a single "person" class for training on the COCO dataset, GOOD surpasses SOTA methods by 5.0% AR@100, a relative improvement of 24%.
• Abstract（参考訳）: オープンワールドのクラスに依存しないオブジェクト検出,すなわち,少数のベースオブジェクトクラスから学習することで,画像中のすべてのオブジェクトを検出するタスクに対処する。 最先端のRGBベースのモデルは、トレーニングクラスの過度な適合に悩まされ、新しいオブジェクトの検出に失敗することが多い。 これは、rgbベースのモデルは、主に新しい物体を検出するために外観の類似性に依存しており、テクスチャや判別部品のような短いキューを過度に当てはまる傾向があるためである。 rgbベースの物体検出器の欠点に対処するために,汎用単眼推定器によって予測される深さや正規値などの幾何学的手がかりを組み込んだ手法を提案する。 具体的には、幾何学的手がかりを用いて、トレーニングセット内の未注釈の新規オブジェクトを擬似ラベル付けするオブジェクト提案ネットワークをトレーニングする。 我々のGeometry-Guided Open World Object Detector (GOOD)は、新しいオブジェクトカテゴリの検出リコールを大幅に改善し、いくつかのトレーニングクラスですでにうまく機能している。 COCOデータセットのトレーニングに1つの"人"クラスを使用して、GOODはSOTAメソッドを5.0%のAR@100で上回り、相対的な改善は24%である。

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