論文の概要: Normalizing Flow based Feature Synthesis for Outlier-Aware Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07106v2
• Date: Fri, 24 Mar 2023 23:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 00:23:55.299651
• Title: Normalizing Flow based Feature Synthesis for Outlier-Aware Object Detection
• Title（参考訳）: 外乱認識対象検出のための正規化フローベース特徴合成
• Authors: Nishant Kumar, Sini\v{s}a \v{S}egvi\'c, Abouzar Eslami, Stefan Gumhold
• Abstract要約: Faster R-CNNのような汎用オブジェクト検出器は、外れ値のオブジェクトに対して過信的な予測を提供する傾向にある。 我々は,不整形オブジェクトと不整形オブジェクトを区別する,新しい不整形オブジェクト検出フレームワークを提案する。 提案手法は,画像データとビデオデータの両方において,外部認識オブジェクト検出の最先端性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.249143014271887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world deployment of reliable object detectors is crucial for applications such as autonomous driving. However, general-purpose object detectors like Faster R-CNN are prone to providing overconfident predictions for outlier objects. Recent outlier-aware object detection approaches estimate the density of instance-wide features with class-conditional Gaussians and train on synthesized outlier features from their low-likelihood regions. However, this strategy does not guarantee that the synthesized outlier features will have a low likelihood according to the other class-conditional Gaussians. We propose a novel outlier-aware object detection framework that distinguishes outliers from inlier objects by learning the joint data distribution of all inlier classes with an invertible normalizing flow. The appropriate sampling of the flow model ensures that the synthesized outliers have a lower likelihood than inliers of all object classes, thereby modeling a better decision boundary between inlier and outlier objects. Our approach significantly outperforms the state-of-the-art for outlier-aware object detection on both image and video datasets.
• Abstract（参考訳）: 自律運転のようなアプリケーションには、信頼性の高いオブジェクト検出器の現実的な展開が不可欠である。 しかし、Faster R-CNNのような汎用オブジェクト検出器は、不整形物体の過信予測を提供する傾向にある。 最近の異常物体検出手法は, クラス条件ガウシアンによるインスタンスワイド特徴の密度を推定し, 低様領域から合成外乱特徴を訓練する。 しかし、この戦略は、合成された外層特徴が他のクラス条件ガウス多様体に従えば低い確率を持つことを保証しない。 そこで本研究では,すべてのイリアークラスの合同データ分布を可逆正規化フローで学習することにより,イリアーとイリアーオブジェクトを区別する,新しい外れ値認識型オブジェクト検出フレームワークを提案する。 フローモデルの適切なサンプリングは、合成されたアウトリアーが全てのオブジェクトクラスのインリアーよりも低い可能性を持つことを保証するため、インリアーとアウトリアーの間のより良い決定境界をモデル化する。 提案手法は,画像データとビデオデータの両方において,外部認識オブジェクト検出の最先端性を大幅に向上させる。

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