論文の概要: USD: Unknown Sensitive Detector Empowered by Decoupled Objectness and
Segment Anything Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02275v1
- Date: Sun, 4 Jun 2023 06:42:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 18:57:12.748391
- Title: USD: Unknown Sensitive Detector Empowered by Decoupled Objectness and
Segment Anything Model
- Title（参考訳）: USD:デカップリングされたオブジェクトとセグメンテーションモデルを利用した未知の感度検出器
- Authors: Yulin He, Wei Chen, Yusong Tan, Siqi Wang
- Abstract要約: Open World Object Detection (OWOD) は、新しいコンピュータビジョンタスクである。
本稿では,この2つの境界の学習をデコーダ層に分割する,シンプルで効果的な学習戦略であるDecoupled Objectness Learning(DOL)を提案する。
また、擬似ラベルとソフトウェイト戦略を用いてノイズの負の影響を緩和する補助的スーパービジョンフレームワーク(ASF)も導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.080744645704751
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Open World Object Detection (OWOD) is a novel and challenging computer vision
task that enables object detection with the ability to detect unknown objects.
Existing methods typically estimate the object likelihood with an additional
objectness branch, but ignore the conflict in learning objectness and
classification boundaries, which oppose each other on the semantic manifold and
training objective. To address this issue, we propose a simple yet effective
learning strategy, namely Decoupled Objectness Learning (DOL), which divides
the learning of these two boundaries into suitable decoder layers. Moreover,
detecting unknown objects comprehensively requires a large amount of
annotations, but labeling all unknown objects is both difficult and expensive.
Therefore, we propose to take advantage of the recent Large Vision Model (LVM),
specifically the Segment Anything Model (SAM), to enhance the detection of
unknown objects. Nevertheless, the output results of SAM contain noise,
including backgrounds and fragments, so we introduce an Auxiliary Supervision
Framework (ASF) that uses a pseudo-labeling and a soft-weighting strategies to
alleviate the negative impact of noise. Extensive experiments on popular
benchmarks, including Pascal VOC and MS COCO, demonstrate the effectiveness of
our approach. Our proposed Unknown Sensitive Detector (USD) outperforms the
recent state-of-the-art methods in terms of Unknown Recall, achieving
significant improvements of 14.3\%, 15.5\%, and 8.9\% on the M-OWODB, and
27.1\%, 29.1\%, and 25.1\% on the S-OWODB.
- Abstract（参考訳）: open world object detection (owod)は、未知の物体を検知できるオブジェクト検出を可能にする、新しくて挑戦的なコンピュータビジョンタスクである。
既存の手法では、通常、オブジェクト度を追加のオブジェクト度ブランチで推定するが、オブジェクト度と分類境界の学習における競合を無視する。
この問題に対処するために、我々は2つの境界の学習を適切なデコーダ層に分割する、単純で効果的な学習戦略であるDecoupled Objectness Learning (DOL)を提案する。
さらに、未知のオブジェクトを包括的に検出するには大量のアノテーションが必要ですが、未知のオブジェクトのラベル付けは困難かつ高価です。
そこで本研究では,近年のLarge Vision Model (LVM) ,特にSegment Anything Model (SAM) を活用することで,未知の物体の検出を促進することを提案する。
それにもかかわらず、SAMの出力結果には背景やフラグメントを含むノイズが含まれているため、擬似ラベルとソフトウェイト戦略を用いてノイズの負の影響を軽減する補助的スーパービジョンフレームワーク(ASF)を導入する。
Pascal VOC や MS COCO など,一般的なベンチマークに関する大規模な実験は,我々のアプローチの有効性を実証している。
提案手法は,M-OWODBでは14.3\%,15.5\%,8.9\%,27.1\%,29.1\%,25.1\%の大幅な改善を実現している。
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