Fugu-MT 論文翻訳(概要): Point2RBox: Combine Knowledge from Synthetic Visual Patterns for End-to-end Oriented Object Detection with Single Point Supervision

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/2311.14758v2
Date: Thu, 21 Mar 2024 12:43:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-22 19:47:00.236858
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指向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: Yi Yu, Xue Yang, Qingyun Li, Feipeng Da, Jifeng Dai, Yu Qiao, Junchi Yan,
Abstract要約: 我々は、ポイント教師付きオブジェクト検出のためのエンドツーエンドソリューションであるPoint2RBox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）: 81.60564776995682
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 labeled point on the image, we spread the object feature to synthetic visual patterns with known boxes 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）: オブジェクト指向物体検出(OOD)の需要が急速に高まる中、水平箱(HBox)から回転箱(RBox)を学習するための弱い教師付き検出器(RBox)に関する最近の研究が注目されている。本稿では,より難易度の高いラベル効率設定,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: 画像上のラベル付き各点をサンプリングすることにより, 既知ボックスを用いた合成視覚パターンにオブジェクト特徴を拡大し, 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)を用いて、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。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している。

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