論文の概要: Point2RBox: Combine Knowledge from Synthetic Visual Patterns for End-to-end Oriented Object Detection with Single Point Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14758v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 15:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 09:52:37.066471
• Title: Point2RBox: Combine Knowledge from Synthetic Visual Patterns for End-to-end Oriented Object Detection with Single Point Supervision
• Title（参考訳）: Point2RBox: エンドツーエンドオブジェクト検出のための合成視覚パターンからの知識と単一点スーパービジョンを組み合わせる
• Authors: Yu Yi, Xue Yang, Qingyun Li, Feipeng Da, Junchi Yan, Jifeng Dai, Yu Qiao
• Abstract要約: 本稿では,ポイント教師付きオブジェクト検出のためのPoint2RBoxという手法を提案する。 提案手法は軽量なパラダイムを用いているが,点教師付き代替品間での競合性能を実現する。 特に,本手法は軽量なパラダイムを用いるが,点教師付き代替品間での競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.386636238141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapidly increasing demand for oriented object detection (OOD), recent research involving weakly-supervised detectors for learning rotated box (RBox) from the horizontal box (HBox) has attracted more and more attention. In this paper, we explore a more challenging yet label-efficient setting, namely single point-supervised OOD, and present our approach called Point2RBox. Specifically, we propose to leverage two principles: 1) Synthetic pattern knowledge combination: By sampling around each labelled point on the image, we transfer the object feature to synthetic visual patterns with the known bounding box to provide the knowledge for box regression. 2) Transform self-supervision: With a transformed input image (e.g. scaled/rotated), the output RBoxes are trained to follow the same transformation so that the network can perceive the relative size/rotation between objects. The detector is further enhanced by a few devised techniques to cope with peripheral issues, e.g. the anchor/layer assignment as the size of the object is not available in our point supervision setting. To our best knowledge, Point2RBox is the first end-to-end solution for point-supervised OOD. In particular, our method uses a lightweight paradigm, yet it achieves a competitive performance among point-supervised alternatives, 41.05%/27.62%/80.01% on DOTA/DIOR/HRSC datasets.
• Abstract（参考訳）: 指向性物体検出(ood)の需要が急速に高まる中、水平箱(hbox)から回転箱(rbox)を学ぶための弱教師付き検出器に関する最近の研究が注目を集めている。 本稿では,より困難なラベル効率設定,すなわち単一点制御OODについて検討し,Point2RBoxというアプローチを提案する。 具体的には,2つの原則を活用することを提案する。 1) 合成パターン知識の組み合わせ: 画像上の各ラベル付き点をサンプリングすることにより、既知境界ボックスによる合成視覚パターンにオブジェクト特徴を移譲し、ボックス回帰の知識を提供する。 2) 変換自己スーパービジョン: 変換された入力画像(例えば、スケール/ローテーション)により、出力RBoxは、オブジェクト間の相対的なサイズ/ローテーションを知覚できるように、同じ変換に従うように訓練される。 この検出器は、周辺問題に対処するいくつかの工夫された技術によってさらに強化されている。例えば、我々の点監督設定では、オブジェクトのサイズが不足しているため、アンカー/層割り当てなどである。 私たちの知る限りでは、Point2RBoxはポイント管理OODの最初のエンドツーエンドソリューションです。 特に,本手法は軽量なパラダイムを用いているが,DOTA/DIOR/HRSCデータセットの41.05%/27.62%/80.01%の点教師付き代替品間での競合性能を実現する。

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