論文の概要: Incremental Few-Shot Object Detection via Simple Fine-Tuning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09779v1
- Date: Mon, 20 Feb 2023 05:48:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 16:37:07.156092
- Title: Incremental Few-Shot Object Detection via Simple Fine-Tuning Approach
- Title（参考訳）: 簡易微調整法によるインクリメンタルFew-Shot物体検出
- Authors: Tae-Min Choi, Jong-Hwan Kim
- Abstract要約: iFSDは、いくつかの例を使って、ベースクラスを再考することなく、新しいクラスを漸進的に学習する。
そこで本研究では,iFSDのための単純な微調整手法であるIncrmental Two-stage Fine-tuning Approach (iTFA)を提案する。
iTFAはCOCOの競争性能を達成し、LVISデータセットのメタラーニング手法よりも30%高いAP精度を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.808112517338073
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we explore incremental few-shot object detection (iFSD), which
incrementally learns novel classes using only a few examples without revisiting
base classes. Previous iFSD works achieved the desired results by applying
meta-learning. However, meta-learning approaches show insufficient performance
that is difficult to apply to practical problems. In this light, we propose a
simple fine-tuning-based approach, the Incremental Two-stage Fine-tuning
Approach (iTFA) for iFSD, which contains three steps: 1) base training using
abundant base classes with the class-agnostic box regressor, 2) separation of
the RoI feature extractor and classifier into the base and novel class branches
for preserving base knowledge, and 3) fine-tuning the novel branch using only a
few novel class examples. We evaluate our iTFA on the real-world datasets
PASCAL VOC, COCO, and LVIS. iTFA achieves competitive performance in COCO and
shows a 30% higher AP accuracy than meta-learning methods in the LVIS dataset.
Experimental results show the effectiveness and applicability of our proposed
method.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,基本クラスを再考することなく,いくつかの例を用いて新しいクラスを漸進的に学習するインクリメンタル・ショット・オブジェクト検出(iFSD)について検討する。
従来のiFSD研究はメタラーニングを適用して望ましい結果を得た。
しかし,メタラーニング手法は,実践的な問題に適用し難い性能を示す。
そこで本研究では,iFSDのための簡易な微調整手法であるIncrmental Two-stage Fine-tuning Approach (iTFA)を提案する。
1)クラス非依存のボックス回帰器を用いた豊富なベースクラスを用いたベーストレーニング
2 RoI特徴抽出器及び分類器を基礎知識の保存のための基礎及び新しいクラス分岐に分離し、
3) 新規分岐の微調整は, 少数の新規クラス例のみを用いて行う。
実世界のデータセットPASCAL VOC,COCO,LVISを用いてiTFAを評価した。
iTFAはCOCOの競争性能を達成し、LVISデータセットのメタ学習手法よりも30%高いAP精度を示す。
実験の結果,提案手法の有効性と適用性を示した。
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