論文の概要: Bayesian Decision Making to Localize Visual Queries in 2D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17611v1
• Date: Sun, 28 May 2023 02:38:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 17:58:45.383291
• Title: Bayesian Decision Making to Localize Visual Queries in 2D
• Title（参考訳）: ビジュアルクエリを2次元でローカライズするベイズ決定法
• Authors: Syed Asjad, Aniket Gupta, Hanumant Singh
• Abstract要約: 提案手法は, ベースラインの地域提案ネットワーク (RPN) から, 視覚的作物と提案される境界ボックスとの類似度が高いために発生する偽陽性 (FP) の数を減らすことを目的としている。 提案手法は,従来の信念として用いられる高次元の類似性を決定するためにトランスフォーマーを用いる。 結果は,シムズヘッドの低次元の類似度と組み合わせて測定を行い,提案した境界箱との視覚的作物の最終的な類似度を決定するために,後部を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This report describes our approach for the EGO4D 2023 Visual Query 2D Localization Challenge. Our method aims to reduce the number of False Positives (FP) that occur because of high similarity between the visual crop and the proposed bounding boxes from the baseline's Region Proposal Network (RPN). Our method uses a transformer to determine similarity in higher dimensions which is used as our prior belief. The results are then combined together with the similarity in lower dimensions from the Siamese Head, acting as our measurement, to generate a posterior which is then used to determine the final similarity of the visual crop with the proposed bounding box. Our code is publicly available $\href{https://github.com/s-m-asjad/EGO4D_VQ2D}{here}$.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,EGO4D 2023 Visual Query 2D Localization Challengeに対する我々のアプローチについて述べる。 本手法は,視覚的作物と提案する境界ボックスとの類似性が高いために生じる偽陽性(FP)の数を,ベースラインの地域提案ネットワーク(RPN)から削減することを目的としている。 提案手法は,より高次元の類似性を決定するためにトランスフォーマを用いている。 結果は,シムズヘッドの低次元の類似度と組み合わせて測定を行い,提案した境界箱との視覚的作物の最終的な類似度を決定するために,後部を生成する。 私たちのコードは$\href{https://github.com/s-m-asjad/ego4d_vq2d}{here}$です。

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