論文の概要: Online Open-set Semi-supervised Object Detection by Valuable Instances Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13802v2
• Date: Fri, 25 Aug 2023 07:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 17:11:07.895182
• Title: Online Open-set Semi-supervised Object Detection by Valuable Instances Mining
• Title（参考訳）: 有価なインスタンスマイニングによるオンラインオープンセット半教師付き物体検出
• Authors: Zerun Wang, Ling Xiao, Liuyu Xiang, Zhaotian Weng, Toshihiko Yamasaki
• Abstract要約: 本稿では,性能と効率を向上するエンドツーエンドのOSSODフレームワークを提案する。 実験の結果,提案手法は既存の手法と比較してOSSODベンチマークの最先端性能を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.119410691694004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-set semi-supervised object detection (OSSOD) leverages practical open-set unlabeled datasets with out-of-distribution (OOD) instances for semi-supervised object detection (SSOD). The main challenge in OSSOD is distinguishing and filtering the OOD instances (i.e., outliers) from in-distribution (ID) instances during pseudo-labeling. The only OSSOD work employs an additional offline OOD detection network trained solely with labeled data for solving this problem. However, the limited training data restricts the potential for improvement. Meanwhile, the offline strategy results in low efficiency. To alleviate these issues, this paper proposes an end-to-end online OSSOD framework that improves performance and efficiency: 1) We propose a semi-supervised outlier filtering method that more effectively filters the OOD instances by using both labeled and unlabeled data. 2) We propose a threshold-free Dual Competing OOD head that further improves the performance by suppressing the mispredictions during semi-supervised outlier filtering. 3) Our proposed method is an online end-to-end trainable OSSOD framework. Experimental results show that our method achieves state-of-the-art performance on several OSSOD benchmarks compared to existing methods. Moreover, additional experiments show that our method can be easily applied to different SSOD frameworks.
• Abstract（参考訳）: open-set semi-supervised object detection (ossod) は、半教師付きオブジェクト検出 (ssod) のためにout-of-distribution (ood) インスタンスを持つ実用的なオープンセット非ラベルデータセットを利用する。 OSSODの主な課題は、擬似ラベル付け中にOODインスタンス(すなわち、アウトレーヤ)とIDインスタンスを区別してフィルタリングすることである。 OSSODの唯一の作業は、この問題を解決するためにラベル付きデータのみをトレーニングしたオフラインのOOD検出ネットワークである。 しかし、限られたトレーニングデータは改善の可能性を制限する。 一方、オフライン戦略は効率を低下させる。 これらの問題を緩和するために、パフォーマンスと効率を改善するエンドツーエンドのOSSODフレームワークを提案する。 1)ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を用いて,OODインスタンスをより効果的にフィルタリングする半教師付き外部フィルタリング手法を提案する。 2) 半教師付き外乱フィルタにおける誤予測を抑えることにより, 性能を向上するしきい値のないデュアル競合OODヘッドを提案する。 3)提案手法はオンラインのエンドツーエンドトレーニング可能なOSSODフレームワークである。 実験の結果,提案手法は既存の手法と比較してOSSODベンチマークの最先端性能を実現していることがわかった。 さらに,本手法が様々なSSODフレームワークに容易に適用可能であることを示す。

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