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/2303.09026v6
• Date: Mon, 11 Sep 2023 02:52:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-12 22:00:39.056573
• 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,一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る。 本稿では,カテゴリラベルだけでなく,実際のサイズも認識できる軽量なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.70864229992383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we focus on a scenario where a single image contains objects of the same category but varying sizes, and we propose a lightweight approach that can not only recognize their category labels but also their real sizes. Our approach utilizes commonsense knowledge to assist a deep neural network (DNN) based coarse-grained object detector to achieve accurate size-related fine-grained detection. Specifically, we introduce a commonsense knowledge inference module (CKIM) that maps the coarse-grained labels produced by the DL detector to size-related fine-grained labels. Experimental results demonstrate that our approach achieves accurate fine-grained detections with a reduced amount of annotated data, and smaller model size, compared with baseline methods. Our code is available at: https://github.com/ZJLAB-AMMI/CKIM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一つの画像が同一のカテゴリのオブジェクトを含むが,異なるサイズのオブジェクトを含むシナリオに着目し,そのカテゴリラベルだけでなく,実際のサイズも認識できる軽量なアプローチを提案する。 提案手法では,深部ニューラルネットワーク(DNN)を用いた粗粒度物体検出器を用いて,精度の高い粒度検出を行う。 具体的には,dl検出器が生成する粗粒度ラベルをサイズ関連細粒度ラベルにマッピングするcommonsense knowledge inference module (ckim)を提案する。 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,精度の高い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.comで利用可能です。

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