論文の概要: Commonsense Knowledge Assisted Deep Learning with Application to
Size-Related Fine-Grained Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09026v5
- Date: Thu, 8 Jun 2023 03:14:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 19:22:20.964726
- Title: Commonsense Knowledge Assisted Deep Learning with Application to
Size-Related Fine-Grained Object Detection
- Title（参考訳）: 深層学習を支援するコモンセンス知識と細粒度物体検出への応用
- Authors: Pu Zhang, Bin Liu
- Abstract要約: 本稿では,エッジコンピューティングなどの限られた計算資源を持つシナリオにおける細粒度物体検出について述べる。
本稿では,コモンセンスの知識を利用して,粗粒度物体検出器の精度の高い粒度検出を行う手法を提案する。
実験により,アノテートデータの量が少なく,モデルサイズも小さく,高精度な検出が可能であることが確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.11482186385971
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper addresses fine-grained object detection in scenarios with limited
computing resources, such as edge computing. In particular, we focus on a
scenario where a single image contains objects of the same category but varying
sizes, and we desire an algorithm that can not only recognize the physical
class of objects but also detect their size. Deep learning (DL), particularly
through the use of deep neural networks (DNNs), has become the primary approach
to object detection. However, obtaining accurate fine-grained detection
requires a large DNN model and a significant amount of annotated data,
presenting a challenge to solve our problem particularly for
resource-constrained scenarios. To this end, we propose an approach that
utilizes commonsense knowledge to assist a coarse-grained object detector in
achieving accurate size-related fine-grained detection results. Specifically,
we introduce a commonsense knowledge inference module (CKIM) that processes the
coarse-grained labels produced by a benchmark coarse-grained DL detector to
generate size-related fine-grained labels. Our CKIM explores both crisp-rule
and fuzzy-rule based inference methods, with the latter being employed to
handle ambiguity in the target size-related labels. We implement our method
based on two modern DL detectors, including Mobilenet-SSD, and YOLOv7-tiny.
Experimental results demonstrate that our approach achieves accurate
fine-grained detections with a reduced amount of annotated data, and smaller
model size. Our code is available at https://github.com/ZJLAB-AMMI/CKIM.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エッジコンピューティングなどの限られた計算資源を有するシナリオにおけるきめ細かい物体検出について述べる。
特に、ひとつの画像が同一のカテゴリのオブジェクトを含むが、サイズが異なるシナリオに焦点を当て、物理的なオブジェクトのクラスを認識できるだけでなく、そのサイズも検出できるアルゴリズムを欲しがる。
ディープラーニング(DL)、特にディープニューラルネットワーク(DNN)の使用は、オブジェクト検出の主要なアプローチとなっている。
しかし, 高精度検出には大量のDNNモデルと大量のアノテートデータが必要であるため, 特に資源制約のあるシナリオでは, この問題の解決が困難である。
そこで本研究では,コモンセンスの知識を生かして粗粒物体検出装置の高精度な粒度検出を実現する手法を提案する。
具体的には、ベンチマーク粗粒度dl検出器が生成する粗粒度ラベルを処理し、粒度関連微粒度ラベルを生成するcommonsense knowledge inference module(ckim)を提案する。
我々のCKIMはクリップルールとファジィルールに基づく推論手法の両方を探索し、後者はターゲットサイズ関連ラベルのあいまいさを扱うために使用される。
我々はmobilenet-ssdとyolov7-tinyを含む2つの現代のdl検出器に基づいて本手法を実装した。
実験の結果,アノテートされたデータ量が少なく,モデルサイズも小さく,正確な細粒度検出が可能となった。
私たちのコードはhttps://github.com/ZJLAB-AMMI/CKIMで公開されています。
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