論文の概要: HalluciDet: Hallucinating RGB Modality for Person Detection Through Privileged Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04662v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 03:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 16:58:13.862874
• Title: HalluciDet: Hallucinating RGB Modality for Person Detection Through Privileged Information
• Title（参考訳）: HalluciDet: 限定情報による人物検出のためのRGBモダリティの幻覚
• Authors: Heitor Rapela Medeiros, Fidel A. Guerrero Pena, Masih Aminbeidokhti, Thomas Dubail, Eric Granger, Marco Pedersoli
• Abstract要約: 視覚認識モデルを新しい領域に適応させる強力な方法は、画像翻訳である。 本稿では,物体検出のためのIR-RGB画像変換モデルであるHaluciDetを提案する。 提案手法は,事前学習したRGB検出器に符号化された特権情報を利用して,ほとんどのケースにおいて検出精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.114457707388283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A powerful way to adapt a visual recognition model to a new domain is through image translation. However, common image translation approaches only focus on generating data from the same distribution of the target domain. In visual recognition tasks with complex images, such as pedestrian detection on aerial images with a large cross-modal shift in data distribution from Infrared (IR) to RGB images, a translation focused on generation might lead to poor performance as the loss focuses on irrelevant details for the task. In this paper, we propose HalluciDet, an IR-RGB image translation model for object detection that, instead of focusing on reconstructing the original image on the IR modality, is guided directly on reducing the detection loss of an RGB detector, and therefore avoids the need to access RGB data. This model produces a new image representation that enhances the object of interest in the scene and greatly improves detection performance. We empirically compare our approach against state-of-the-art image translation methods as well as with the commonly used fine-tuning on IR, and show that our method improves detection accuracy in most cases, by exploiting the privileged information encoded in a pre-trained RGB detector.
• Abstract（参考訳）: 視覚認識モデルを新しい領域に適応させる強力な方法は、画像翻訳である。 しかし、一般的な画像変換手法は、対象領域の同じ分布からデータを生成することのみに焦点を当てる。 Infrared (IR) から RGB 画像へのデータ配信において, 空中画像上での歩行者検出などの複雑な画像を用いた視覚的認識タスクでは, 生成に焦点を絞った翻訳は, タスクの無関係な詳細に焦点が当てられるため, 性能が低下する可能性がある。 本稿では,オブジェクト検出のためのir-rgb画像変換モデルであるhallucidetを提案する。原画像のirモードの再構築に重点を置く代わりに,rgb検出器の検出損失の低減を直接指導することで,rgbデータへのアクセスを回避できる。 このモデルは、シーンに対する関心を増し、検出性能を大幅に改善する新しい画像表現を生成する。 提案手法は,既存の画像翻訳手法とIRの微調整法とを実証的に比較し,事前学習したRGB検出器に符号化された特権情報を活用することにより,ほとんどの場合において検出精度を向上させることを示す。

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