論文の概要: Semi-supervised Object Detection: A Survey on Recent Research and
Progress
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14106v1
- Date: Sun, 25 Jun 2023 02:54:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 16:52:07.370111
- Title: Semi-supervised Object Detection: A Survey on Recent Research and
Progress
- Title（参考訳）: 半教師付き物体検出:最近の研究と進歩に関する調査
- Authors: Yanyang Wang, Zhaoxiang Liu, Shiguo Lian
- Abstract要約: 半教師対象検出(SSOD)は、高い研究価値と実践性のために、ますます注目されている。
本稿では,5つの側面からSSODのアプローチに関する包括的かつ最新の調査を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2398477810999817
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In recent years, deep learning technology has been maturely applied in the
field of object detection, and most algorithms tend to be supervised learning.
However, a large amount of labeled data requires high costs of human resources,
which brings about low efficiency and limitations. Semi-supervised object
detection (SSOD) has been paid more and more attentions due to its high
research value and practicability. It is designed to learn information by using
small amounts of labeled data and large amounts of unlabeled data. In this
paper, we present a comprehensive and up-to-date survey on the SSOD approaches
from five aspects. We first briefly introduce several ways of data
augmentation. Then, we dive the mainstream semi-supervised strategies into
pseudo labels, consistent regularization, graph based and transfer learning
based methods, and introduce some methods in challenging settings. We further
present widely-used loss functions, and then we outline the common benchmark
datasets and compare the accuracy among different representative approaches.
Finally, we conclude this paper and present some promising research directions
for the future. Our survey aims to provide researchers and practitioners new to
the field as well as more advanced readers with a solid understanding of the
main approaches developed over the past few years.
- Abstract（参考訳）: 近年、オブジェクト検出の分野ではディープラーニング技術が成熟しており、ほとんどのアルゴリズムは教師あり学習となっている。
しかし、大量のラベル付きデータは高いコストの人的資源を必要とするため、効率と限界は低い。
半教師対象検出(SSOD)は、高い研究価値と実践性のために、ますます注目されている。
少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを用いて情報を学ぶように設計されている。
本稿では,5つの側面からSSODアプローチに関する包括的かつ最新の調査を行う。
まず,データ拡張の方法をいくつか紹介する。
そこで我々は,主要な半教師付き戦略を擬似ラベル,一貫した正規化,グラフベースおよび移動学習に基づく手法に掘り下げ,いくつかの手法を導入する。
さらに,広く使用されている損失関数を提示し,共通ベンチマークデータセットを概説し,その精度を代表的手法で比較する。
最後に,本稿をまとめ,将来に向けて有望な研究の方向性について述べる。
本調査は,過去数年間に開発された主要なアプローチについて,より先進的な読者とともに,新たな分野への研究者や実践者に提供することを目的としている。
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