Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transformation-Invariant Network for Few-Shot Object Detection in Remote Sensing Images

論文の概要: Transformation-Invariant Network for Few-Shot Object Detection in Remote Sensing Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06817v2
Date: Sat, 20 May 2023 04:38:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-24 03:39:15.915333
Title: Transformation-Invariant Network for Few-Shot Object Detection in Remote Sensing Images
Title（参考訳）: リモートセンシング画像における極小物体検出のための変換不変ネットワーク
Authors: Nanqing Liu, Xun Xu, Turgay Celik, Zongxin Gan, Heng-Chao Li
Abstract要約: FSOD(Few-shot Object Detection)は、トレーニングのために大量のラベル付きデータを頼りにしている。リモートセンシング画像におけるオブジェクトのスケールと向きのバリエーションは、既存のFSOD法に重大な課題をもたらす。特徴ピラミッドネットワークの統合と,クエリ機能向上のためのプロトタイプ機能の利用を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.362079241571179
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Object detection in remote sensing images relies on a large amount of labeled data for training. However, the increasing number of new categories and class imbalance make exhaustive annotation impractical. Few-shot object detection (FSOD) addresses this issue by leveraging meta-learning on seen base classes and fine-tuning on novel classes with limited labeled samples. Nonetheless, the substantial scale and orientation variations of objects in remote sensing images pose significant challenges to existing few-shot object detection methods. To overcome these challenges, we propose integrating a feature pyramid network and utilizing prototype features to enhance query features, thereby improving existing FSOD methods. We refer to this modified FSOD approach as a Strong Baseline, which has demonstrated significant performance improvements compared to the original baselines. Furthermore, we tackle the issue of spatial misalignment caused by orientation variations between the query and support images by introducing a Transformation-Invariant Network (TINet). TINet ensures geometric invariance and explicitly aligns the features of the query and support branches, resulting in additional performance gains while maintaining the same inference speed as the Strong Baseline. Extensive experiments on three widely used remote sensing object detection datasets, i.e., NWPU VHR-10.v2, DIOR, and HRRSD demonstrated the effectiveness of the proposed method.
Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像におけるオブジェクト検出は、トレーニングのために大量のラベル付きデータに依存する。しかし、新しいカテゴリやクラス不均衡の増加は、徹底的なアノテーションを非現実的にする。 Few-shot Object Detection (FSOD)は、目に見えるベースクラスでのメタラーニングと、ラベル付きサンプルに制限のある新しいクラスでの微調整を活用することでこの問題に対処する。それでも、リモートセンシング画像におけるオブジェクトの相当なスケールと向きの変化は、既存の少数ショットオブジェクト検出方法に重大な課題をもたらす。これらの課題を克服するために,機能ピラミッドネットワークの統合と,クエリ機能の向上のためのプロトタイプ機能の利用を提案する。我々は、この修正fsodアプローチを、元のベースラインと比較して大幅にパフォーマンスが向上した、強力なベースラインとして捉えている。さらに,変換不変ネットワーク (tinet) を導入することで,クエリとサポート画像間の方向変化による空間的不均衡の問題に取り組む。 TINetは幾何学的不変性を保証し、クエリとサポートブランチの機能を明確に調整することで、Strong Baselineと同じ推論速度を維持しながら、さらなるパフォーマンス向上を実現している。 NWPU VHR-10.v2, DIOR, HRRSDの3つのリモートセンシングオブジェクト検出データセットの大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。

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