論文の概要: Semantic Information for Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08990v1
- Date: Thu, 17 Aug 2023 13:53:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 16:34:06.911012
- Title: Semantic Information for Object Detection
- Title（参考訳）: オブジェクト検出のための意味情報
- Authors: Jean-Francois Nies
- Abstract要約: 本稿では,インスタンスレベルのアノテーションを付加した画像のデータセットから知識グラフを抽出する新しい手法を提案する。
本稿では,Faster-RCNNおよびDETRオブジェクト検出モデルにおける知識認識再最適化の有効性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we demonstrate that the concept of Semantic Consistency and
the ensuing method of Knowledge-Aware Re-Optimization can be adapted for the
problem of object detection in intricate traffic scenes. Furthermore, we
introduce a novel method for extracting a knowledge graph from a dataset of
images provided with instance-level annotations, and integrate this new
knowledge graph with the existing semantic consistency model. Combining both
this novel hybrid knowledge graph and the preexisting methods of frequency
analysis and external knowledge graph as sources for semantic information, we
investigate the effectiveness of knowledge-aware re-optimization on the
Faster-RCNN and DETR object detection models. We find that limited but
consistent improvements in precision and or recall can be achieved using this
method for all combinations of model and method studied.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,意味的一貫性の概念と知識認識再最適化の手法を,複雑な交通シーンにおける物体検出問題に適用できることを実証する。
さらに,インスタンスレベルのアノテーションを備えた画像のデータセットから知識グラフを抽出する新しい手法を導入し,この知識グラフを既存の意味的一貫性モデルと統合する。
この新たなハイブリッド知識グラフと,既存の周波数解析手法と外部知識グラフを併用して,Faster-RCNNおよびDETRオブジェクト検出モデルにおける知識認識再最適化の有効性を検討する。
この手法をモデルと手法のあらゆる組み合わせに適用することで,精度とリコールの限定的かつ一貫した改善が達成できることがわかった。
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