論文の概要: LEOD: Label-Efficient Object Detection for Event Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17286v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 00:09:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 23:04:20.316158
- Title: LEOD: Label-Efficient Object Detection for Event Cameras
- Title（参考訳）: LEOD:イベントカメラのためのラベル効率の良いオブジェクト検出
- Authors: Ziyi Wu, Mathias Gehrig, Qing Lyu, Xudong Liu, Igor Gilitschenski
- Abstract要約: ラベル効率の高いイベントベース検出のための最初のフレームワークであるLEODを開発した。
まず、限定ラベルで事前訓練された検出器を用いて、ラベルのない事象に対して擬似基底真理を生成する。
追跡に基づく後処理を擬似ラベルの品質向上に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.678536043551844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object detection with event cameras enjoys the property of low latency and
high dynamic range, making it suitable for safety-critical scenarios such as
self-driving. However, labeling event streams with high temporal resolutions
for supervised training is costly. We address this issue with LEOD, the first
framework for label-efficient event-based detection. Our method unifies weakly-
and semi-supervised object detection with a self-training mechanism. We first
utilize a detector pre-trained on limited labels to produce pseudo ground truth
on unlabeled events, and then re-train the detector with both real and
generated labels. Leveraging the temporal consistency of events, we run
bi-directional inference and apply tracking-based post-processing to enhance
the quality of pseudo labels. To stabilize training, we further design a soft
anchor assignment strategy to mitigate the noise in labels. We introduce new
experimental protocols to evaluate the task of label-efficient event-based
detection on Gen1 and 1Mpx datasets. LEOD consistently outperforms supervised
baselines across various labeling ratios. For example, on Gen1, it improves mAP
by 8.6% and 7.8% for RVT-S trained with 1% and 2% labels. On 1Mpx, RVT-S with
10% labels even surpasses its fully-supervised counterpart using 100% labels.
LEOD maintains its effectiveness even when all labeled data are available,
reaching new state-of-the-art results. Finally, we show that our method readily
scales to improve larger detectors as well.
- Abstract（参考訳）: イベントカメラによる物体検出は低レイテンシと高ダイナミックレンジの特性を享受し、自動運転のような安全クリティカルなシナリオに適している。
しかし、教師付きトレーニングのための時間分解能の高いイベントストリームのラベル付けはコストがかかる。
ラベル効率の高いイベントベース検出のための最初のフレームワークであるLEODでこの問題に対処する。
本手法は, 弱教師付き物体検出を自己学習機構で統一する。
まず,限定ラベルで事前学習した検出器を用いて,ラベルなし事象の疑似基底真理を生成し,その後,実ラベルと生成ラベルの両方で検出器を再訓練する。
イベントの時間的一貫性を活用することで、双方向推論を行い、擬似ラベルの品質を高めるためにトラッキングベースの後処理を適用する。
トレーニングを安定させるために,ラベルのノイズを軽減するソフトアンカー割り当て戦略を設計する。
本稿では,Gen1および1Mpxデータセット上でのラベル効率の高い事象検出タスクを評価するための新しい実験プロトコルを提案する。
LEODは、教師付きベースラインを様々なラベル比で一貫して上回る。
例えばGen1では、1%と2%のラベルでトレーニングされたRVT-Sに対して、mAPを8.6%改善し、7.8%改善している。
1Mpxでは、10%のラベルを持つRVT-Sが100%のラベルを使用して完全に監督されたラベルを超える。
LEODは、ラベル付きデータがすべて利用可能である場合でも、その有効性を維持し、新しい最先端の結果に到達する。
最後に,本手法は大規模検出器の改良にも有用であることを示す。
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