論文の概要: LEDetection: A Simple Framework for Semi-Supervised Few-Shot Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05739v3
• Date: Wed, 14 Feb 2024 10:22:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 20:26:26.631936
• Title: LEDetection: A Simple Framework for Semi-Supervised Few-Shot Object Detection
• Title（参考訳）: ledetection: セミ教師付き少数ショットオブジェクト検出のためのシンプルなフレームワーク
• Authors: Phi Vu Tran
• Abstract要約: 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の新たな課題について考察する。 我々は、疑似ラベルと地域提案の一貫性学習を組み合わせた堅牢な検出器であるSoftER Teacherを紹介する。 厳密な実験により、SoftER Teacherは必要なベースラベルの10%しか使用せず、強力な教師付き検出器の新規性能を上回ることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3512163406552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Few-shot object detection (FSOD) is a challenging problem aimed at detecting novel concepts from few exemplars. Existing approaches to FSOD all assume abundant base labels to adapt to novel objects. This paper studies the new 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 within our proposed label-efficient detection framework 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 consistency learning on region proposals, to harness unlabeled data for improved FSOD without relying on abundant labels. Rigorous experiments show that SoftER Teacher surpasses the novel performance of a strong supervised detector using only 10% of required base labels, without 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.
• Abstract（参考訳）: 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課題である。 fsodに対する既存のアプローチはすべて、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している。 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の新しい課題について考察する。 我々は,提案するラベル効率検出フレームワークにおけるラベルなしデータの有用性を探究し,領域提案による半教師付きfsodの高速化能力を見出した。 この発見に動機づけられたsofter teacherは,疑似ラベルと領域提案の一貫性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。 厳密な実験により、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測された破滅的な忘れをせずに、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。

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