論文の概要: Faster OreFSDet : A Lightweight and Effective Few-shot Object Detector for Ore Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01183v1
• Date: Tue, 2 May 2023 03:30:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 15:22:59.859592
• Title: Faster OreFSDet : A Lightweight and Effective Few-shot Object Detector for Ore Images
• Title（参考訳）: 高速OreFSDet : Ore画像のための軽量で効果的なFew-shotオブジェクト検出器
• Authors: Yang Zhang, Le Cheng, Yuting Peng, Chengming Xu, Yanwei Fu, Bo Wu, Guodong Sun
• Abstract要約: 一般的な物体検出法は、ラベル付きデータが少ない場合、重度の過剰適合に悩まされることが多い。 汎用物体検出と競合する性能を実現するために,軽量で効果的な小ショット検出器を提案する。 提案手法は,最小のモデルサイズ19MBを実現し,50FPS検出速度で競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.26089993900946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: For the ore particle size detection, obtaining a sizable amount of high-quality ore labeled data is time-consuming and expensive. General object detection methods often suffer from severe over-fitting with scarce labeled data. Despite their ability to eliminate over-fitting, existing few-shot object detectors encounter drawbacks such as slow detection speed and high memory requirements, making them difficult to implement in a real-world deployment scenario. To this end, we propose a lightweight and effective few-shot detector to achieve competitive performance with general object detection with only a few samples for ore images. First, the proposed support feature mining block characterizes the importance of location information in support features. Next, the relationship guidance block makes full use of support features to guide the generation of accurate candidate proposals. Finally, the dual-scale semantic aggregation module retrieves detailed features at different resolutions to contribute with the prediction process. Experimental results show that our method consistently exceeds the few-shot detectors with an excellent performance gap on all metrics. Moreover, our method achieves the smallest model size of 19MB as well as being competitive at 50 FPS detection speed compared with general object detectors. The source code is available at https://github.com/MVME-HBUT/Faster-OreFSDet.
• Abstract（参考訳）: 鉱石粒径検出には、大量の高品質鉱石ラベル付きデータを得るのに時間がかかり、コストがかかる。 一般的な物体検出法は、ラベル付きデータが少ない場合、過度に適合する。 過剰フィッティングをなくす能力にもかかわらず、既存の少数ショットオブジェクト検出器は、遅い検出速度や高いメモリ要求などの欠点に遭遇し、実際のデプロイシナリオでは実装が困難になる。 そこで本稿では,鉱石画像のサンプルを数個しか持たない一般物体検出と競合する性能を実現するため,軽量かつ効果的な数発検出器を提案する。 まず,提案するサポート機能マイニングブロックは,サポート機能における位置情報の重要性を特徴付ける。 次に、関係ガイダンスブロックは、正確な候補提案の生成を導くために、サポート機能をフル活用する。 最後に、デュアルスケールセマンティクスアグリゲーションモジュールは、異なる解像度で詳細な特徴を検索し、予測プロセスに寄与する。 実験結果から,全測定値に優れた性能ギャップを持つ数発検出器を一貫して超えていることがわかった。 さらに,本手法は,最大モデルサイズ19MBを実現し,一般物体検出器と比較して50FPS検出速度で競合する。 ソースコードはhttps://github.com/MVME-HBUT/Faster-OreFSDetで入手できる。

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