論文の概要: Boosting Semi-Supervised Few-Shot Object Detection with SoftER Teacher
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05739v2
- Date: Sun, 21 May 2023 18:56:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 03:52:47.199442
- Title: Boosting Semi-Supervised Few-Shot Object Detection with SoftER Teacher
- Title（参考訳）: ソフト教師による半スーパービジョンFew-Shot物体検出
- Authors: Phi Vu Tran
- Abstract要約: Few-shot Object Detection (FSOD) は、いくつかの例から新しい概念を検出することを目的とした、新たな問題である。
本稿では,ベースラベルと新規ラベルが同時に不足する現実的なシナリオを考慮し,半教師付きFSODの課題を考察する。
地域提案における擬似ラベルと表現学習を組み合わせた頑健な検知器であるSoftER Teacherを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Few-shot object detection (FSOD) is an emerging problem aimed at detecting
novel concepts from few exemplars. Existing approaches to FSOD assume abundant
base labels to adapt to novel objects. This paper studies the task of
semi-supervised FSOD by considering a realistic scenario in which both base and
novel labels are simultaneously scarce. We explore the utility of unlabeled
data and discover its remarkable ability to boost semi-supervised FSOD by way
of region proposals. Motivated by this finding, we introduce SoftER Teacher, a
robust detector combining pseudo-labeling with representation learning on
region proposals, to harness unlabeled data for improved FSOD without relying
on abundant labels. Extensive experiments show that SoftER Teacher surpasses
the novel performance of a strong supervised detector using only 10% of
required base labels, without experiencing catastrophic forgetting observed in
prior approaches. Our work also sheds light on a potential relationship between
semi-supervised and few-shot detection suggesting that a stronger
semi-supervised detector leads to a more effective few-shot detector. The code
and models are available at
https://github.com/lexisnexis-risk-open-source/ledetection
- Abstract（参考訳）: Few-shot Object Detection (FSOD) は、新しい概念を検出することを目的とした新しい問題である。
fsodに対する既存のアプローチは、新しいオブジェクトに適応するために豊富なベースラベルを仮定する。
本稿では,ベースラベルと新規ラベルが同時に不足する現実的なシナリオを考慮し,半教師付きFSODの課題を考察する。
未ラベルデータの有用性を探求し、地域提案による半教師付きFSODを向上する顕著な能力を発見した。
この発見に動機づけられたsofter teacherは,領域の提案に基づく擬似ラベルと表現学習を組み合わせたロバストな検出器であり,ラベルのないデータを活用することで,ラベルの豊富さに頼らずにfsodを改善する。
大規模な実験により、SoftER Teacherは、必要なベースラベルの10%しか必要とせず、以前のアプローチで観察された破滅的な忘れを経験することなく、強力な教師付き検出器の新たな性能を上回ることが示されている。
また, 半教師検出と少数ショット検出の間には, より強力な半教師検出がより効果的な少数ショット検出に繋がる可能性が示唆されている。
コードとモデルはhttps://github.com/lexisnexis-risk-open-source/ledetectionで入手できる。
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