論文の概要: Knowledge Distillation for Object Detection: from generic to remote sensing datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09264v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 13:49:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 14:35:22.200201
• Title: Knowledge Distillation for Object Detection: from generic to remote sensing datasets
• Title（参考訳）: 物体検出のための知識蒸留:汎用データからリモートセンシングデータへ
• Authors: Ho\`ang-\^An L\^e and Minh-Tan Pham
• Abstract要約: 汎用コンピュータビジョンデータセット上で開発された既成のオブジェクト知識蒸留法について検討した。 特に、xViewとVEDAIデータセットとしてよく知られたベンチマークを用いて、ロジットと機能模倣の両方のアプローチをカバーする手法を車両検出に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.872075562968697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation, a well-known model compression technique, is an active research area in both computer vision and remote sensing communities. In this paper, we evaluate in a remote sensing context various off-the-shelf object detection knowledge distillation methods which have been originally developed on generic computer vision datasets such as Pascal VOC. In particular, methods covering both logit mimicking and feature imitation approaches are applied for vehicle detection using the well-known benchmarks such as xView and VEDAI datasets. Extensive experiments are performed to compare the relative performance and interrelationships of the methods. Experimental results show high variations and confirm the importance of result aggregation and cross validation on remote sensing datasets.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は、よく知られたモデル圧縮技術であり、コンピュータビジョンとリモートセンシングコミュニティの両方において活発な研究領域である。 本稿では,pascal vocのような汎用コンピュータビジョンデータセット上で開発された様々なオフ・ザ・シェル・オブジェクト検出知識蒸留法について,遠隔センシング環境下で評価する。 特に、xViewやVEDAIデータセットなどのよく知られたベンチマークを用いて、ロジット模倣と特徴模倣の両方の手法を車両検出に適用する。 手法の相対的性能と相互関係を比較するために,広範囲にわたる実験を行った。 実験結果から,リモートセンシングデータセットにおける結果集約とクロス検証の重要性を確認した。

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