論文の概要: Knowledge-guided Causal Intervention for Weakly-supervised Object Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01060v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 06:55:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 02:38:15.807069
• Title: Knowledge-guided Causal Intervention for Weakly-supervised Object Localization
• Title（参考訳）: 弱教師付き物体定位に対する知識誘導因果介入
• Authors: Feifei Shao, Yawei Luo, Fei Gao, Yi Yang, Jun Xiao
• Abstract要約: KG-CI-CAMは知識誘導因果介入法である。 我々は、因果介入による共起コンテキスト共同設立問題に取り組む。 分類知識の吸収と局所化知識のバランスをとるための多元的知識指導フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.99508048913356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous weakly-supervised object localization (WSOL) methods aim to expand activation map discriminative areas to cover the whole objects, yet neglect two inherent challenges when relying solely on image-level labels. First, the ``entangled context'' issue arises from object-context co-occurrence (\eg, fish and water), making the model inspection hard to distinguish object boundaries clearly. Second, the ``C-L dilemma'' issue results from the information decay caused by the pooling layers, which struggle to retain both the semantic information for precise classification and those essential details for accurate localization, leading to a trade-off in performance. In this paper, we propose a knowledge-guided causal intervention method, dubbed KG-CI-CAM, to address these two under-explored issues in one go. More specifically, we tackle the co-occurrence context confounder problem via causal intervention, which explores the causalities among image features, contexts, and categories to eliminate the biased object-context entanglement in the class activation maps. Based on the disentangled object feature, we introduce a multi-source knowledge guidance framework to strike a balance between absorbing classification knowledge and localization knowledge during model training. Extensive experiments conducted on several benchmark datasets demonstrate the effectiveness of KG-CI-CAM in learning distinct object boundaries amidst confounding contexts and mitigating the dilemma between classification and localization performance.
• Abstract（参考訳）: 従来のwsol(weakly supervised object localization)法は、アクティベーションマップの識別領域を拡張してオブジェクト全体をカバーすることを目的としているが、画像レベルのラベルのみに依存する場合の2つの固有の課題を無視する。 まず、`enangled context' という問題は、オブジェクトコンテキストの共起 (\eg, fish and water) から生じ、モデル検査がオブジェクト境界を明確に区別することが困難になる。 第二に、「C-Lジレンマ」は、正確な分類のための意味情報と正確な局所化のための重要な情報の両方を保持するのに苦労するプール層によって引き起こされる情報減衰から生じる。 本稿では,この2つの未解決問題に対処するために,kg-ci-camと呼ばれる知識誘導因果介入法を提案する。 具体的には、画像の特徴、コンテキスト、カテゴリ間の因果関係を探索し、クラスアクティベーションマップにおける偏りのあるオブジェクト-コンテキストの絡みを除去する因果介入による共起コンテキスト共創問題に取り組む。 この不整合オブジェクトの特徴に基づいて,モデルの学習中に,分類知識の吸収と局所化知識のバランスをとるための多元的知識指導フレームワークを導入する。 いくつかのベンチマークデータセットで行った広範囲な実験は、異なるオブジェクト境界の学習におけるkg-ci-camの有効性を実証し、分類とローカライズ性能のジレンマを緩和する。

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