論文の概要: Deep-NFA: a Deep $\textit{a contrario}$ Framework for Small Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01363v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 15:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 13:33:08.058119
• Title: Deep-NFA: a Deep $\textit{a contrario}$ Framework for Small Object Detection
• Title（参考訳）: Deep-NFA:小さなオブジェクト検出のためのDeep $\textit{a contrario}$ Framework
• Authors: Alina Ciocarlan, Sylvie Le Hegarat-Mascle, Sidonie Lefebvre and Arnaud Woiselle
• Abstract要約: 我々は,小物体の予期せぬ性質を考慮するために,学習プロセスに$textita contrario$ decision criterionを導入する。 我々のアドオンNFAモジュールは、それぞれ小目標と亀裂検出タスクの競合結果を得るだけでなく、より堅牢で解釈可能な結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The detection of small objects is a challenging task in computer vision. Conventional object detection methods have difficulty in finding the balance between high detection and low false alarm rates. In the literature, some methods have addressed this issue by enhancing the feature map responses, but without guaranteeing robustness with respect to the number of false alarms induced by background elements. To tackle this problem, we introduce an $\textit{a contrario}$ decision criterion into the learning process to take into account the unexpectedness of small objects. This statistic criterion enhances the feature map responses while controlling the number of false alarms (NFA) and can be integrated into any semantic segmentation neural network. Our add-on NFA module not only allows us to obtain competitive results for small target and crack detection tasks respectively, but also leads to more robust and interpretable results.
• Abstract（参考訳）: 小型物体の検出はコンピュータビジョンにおいて難しい課題である。 従来の物体検出手法は、高い検出と低い誤報率のバランスを見つけるのに困難である。 文献では、背景要素によって引き起こされる誤報の数に関して堅牢性を保証することなく、特徴マップ応答を増強することでこの問題に対処した手法がいくつかある。 この問題に対処するために,学習プロセスに$\textit{a contrario}$決定基準を導入して,小さなオブジェクトの予期せぬ性質を考慮に入れる。 この統計基準は、偽アラームの数(NFA)を制御しながら特徴マップ応答を高め、任意のセグメンテーションニューラルネットワークに統合することができる。 我々のアドオンNFAモジュールは、それぞれ小さなターゲットとひび割れ検出タスクの競合結果を得るだけでなく、より堅牢で解釈可能な結果をもたらす。

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