論文の概要: NIFF: Alleviating Forgetting in Generalized Few-Shot Object Detection
via Neural Instance Feature Forging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04958v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 00:26:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 16:30:23.172600
- Title: NIFF: Alleviating Forgetting in Generalized Few-Shot Object Detection
via Neural Instance Feature Forging
- Title（参考訳）: NIFF:Neural Instance Feature Forgingによる汎用Few-Shotオブジェクト検出におけるフォッティングの軽減
- Authors: Karim Guirguis, Johannes Meier, George Eskandar, Matthias Kayser, Bin
Yang, Juergen Beyerer
- Abstract要約: Generalized Few-shot Object Detection (G-FSOD)はAIの学習パラダイムである。
G-FSODは、基礎クラスの破滅的な忘れを緩和しながら、新しいクラスを学ぶことを目指している。
本稿では,G-FSODのためのデータフリーな知識蒸留(DFKD)手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.115458354238768
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Privacy and memory are two recurring themes in a broad conversation about the
societal impact of AI. These concerns arise from the need for huge amounts of
data to train deep neural networks. A promise of Generalized Few-shot Object
Detection (G-FSOD), a learning paradigm in AI, is to alleviate the need for
collecting abundant training samples of novel classes we wish to detect by
leveraging prior knowledge from old classes (i.e., base classes). G-FSOD
strives to learn these novel classes while alleviating catastrophic forgetting
of the base classes. However, existing approaches assume that the base images
are accessible, an assumption that does not hold when sharing and storing data
is problematic. In this work, we propose the first data-free knowledge
distillation (DFKD) approach for G-FSOD that leverages the statistics of the
region of interest (RoI) features from the base model to forge instance-level
features without accessing the base images. Our contribution is three-fold: (1)
we design a standalone lightweight generator with (2) class-wise heads (3) to
generate and replay diverse instance-level base features to the RoI head while
finetuning on the novel data. This stands in contrast to standard DFKD
approaches in image classification, which invert the entire network to generate
base images. Moreover, we make careful design choices in the novel finetuning
pipeline to regularize the model. We show that our approach can dramatically
reduce the base memory requirements, all while setting a new standard for
G-FSOD on the challenging MS-COCO and PASCAL-VOC benchmarks.
- Abstract（参考訳）: プライバシとメモリは、AIの社会的影響に関する広範な会話において、2つの繰り返しテーマである。
これらの懸念は、ディープニューラルネットワークをトレーニングするための膨大なデータの必要性から生じる。
AIの学習パラダイムであるGeneralized Few-shot Object Detection (G-FSOD)の約束は、古いクラス(ベースクラス)から事前の知識を活用することで、検出したい新しいクラスの豊富なトレーニングサンプルを集める必要性を軽減することである。
G-FSODはこれらの新しいクラスを学習し、基礎クラスの破滅的な忘れを緩和する。
しかし、既存のアプローチでは、ベースイメージがアクセス可能であると仮定しており、データの共有と保存が問題となる。
本稿では,ベースモデルからの関心領域(roi)特徴の統計を活用し,ベース画像にアクセスせずにインスタンスレベルの特徴を偽造する,g-fsodに対する最初のデータフリー知識蒸留(dfkd)手法を提案する。
1)(2)クラスワイドヘッドを備えたスタンドアロン軽量ジェネレータを設計し、新規なデータを微調整しながら、インスタンスレベルの多様な特徴をRoIヘッドに生成・再生する。
これは、ベース画像を生成するためにネットワーク全体を反転させる、イメージ分類における標準的なDFKDアプローチとは対照的である。
さらに,新しい微調整パイプラインで注意深い設計選択を行い,モデルを定式化する。
提案手法は,MS-COCOおよびPASCAL-VOCベンチマーク上でG-FSODの新しい標準を設定しながら,ベースメモリ要件を劇的に削減できることを示す。
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