論文の概要: Revisiting Proposal-based Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18512v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 12:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 16:45:41.418919
• Title: Revisiting Proposal-based Object Detection
• Title（参考訳）: 提案に基づくオブジェクト検出の再検討
• Authors: Aritra Bhowmik, Martin R. Oswald, Pascal Mettes, Cees G. M. Snoek
• Abstract要約: 提案手法により画像中の物体を検出するパイプラインを再検討する。 我々は提案と根拠的真理の交わりの領域に回帰する単純な問題を解決する。 私たちの再検討されたアプローチは、検出パイプラインの変更を最小限にして、既存のメソッドにプラグインすることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.97295544455179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper revisits the pipeline for detecting objects in images with proposals. For any object detector, the obtained box proposals or queries need to be classified and regressed towards ground truth boxes. The common solution for the final predictions is to directly maximize the overlap between each proposal and the ground truth box, followed by a winner-takes-all ranking or non-maximum suppression. In this work, we propose a simple yet effective alternative. For proposal regression, we solve a simpler problem where we regress to the area of intersection between proposal and ground truth. In this way, each proposal only specifies which part contains the object, avoiding a blind inpainting problem where proposals need to be regressed beyond their visual scope. In turn, we replace the winner-takes-all strategy and obtain the final prediction by taking the union over the regressed intersections of a proposal group surrounding an object. Our revisited approach comes with minimal changes to the detection pipeline and can be plugged into any existing method. We show that our approach directly improves canonical object detection and instance segmentation architectures, highlighting the utility of intersection-based regression and grouping.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像中の物体を検出するパイプラインについて提案する。 任意のオブジェクト検出器では、取得したボックスの提案やクエリを分類して、真理のボックスに回帰する必要がある。 最終的な予測に対する一般的な解決策は、各提案と基底の真理箱の重なりを直接最大化し、その後に勝者全員のランキングまたは最大でない抑圧を行うことである。 本稿では,単純かつ効果的な代替案を提案する。 提案の回帰は,提案と基礎的真理の交わりの領域に回帰する,より単純な問題を解く。 このように、各プロポーザルはオブジェクトを含む部分のみを指定し、プロポーザルが視覚的スコープを超えて回帰する必要がある盲点の塗装問題を避ける。 そこで本研究では, 対象を囲む提案群の回帰的交点をユニオンに乗じて, 勝敗戦略を置き換え, 最終的な予測値を得る。 再訪したアプローチでは、検出パイプラインの変更が最小限に抑えられ、既存のメソッドにプラグインすることができます。 このアプローチは,標準オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションアーキテクチャを直接改善し,交差型回帰とグループ化の有用性を強調する。

関連論文リスト

• Generalize or Detect? Towards Robust Semantic Segmentation Under Multiple Distribution Shifts [56.57141696245328]
  斬新なクラスとドメインの両方が存在するようなオープンワールドシナリオでは、理想的なセグメンテーションモデルは安全のために異常なクラスを検出する必要がある。 既存の方法はドメインレベルとセマンティックレベルの分散シフトを区別するのに苦労することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T11:03:02Z)
• Improving Single Domain-Generalized Object Detection: A Focus on Diversification and Alignment [17.485775402656127]
  基底検出器は、単一領域の一般化のための既存の手法を良いマージンで上回ることができる。 分類と局所化の両方の出力を考慮して,複数のビューから検出を整列する手法を提案する。 我々のアプローチは検出器非依存であり、単段検出器と二段検出器の両方にシームレスに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T12:29:25Z)
• FindIt: Generalized Localization with Natural Language Queries [43.07139534653485]
  FindItは、さまざまな視覚的グラウンドとローカライゼーションタスクを統合する、シンプルで汎用的なフレームワークである。 我々のアーキテクチャの鍵は、異なるローカライゼーション要求を統一する効率的なマルチスケール融合モジュールである。 エンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークは、幅広い参照表現、ローカライゼーション、検出クエリに柔軟かつ正確に対応します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T17:59:30Z)
• Learning Open-World Object Proposals without Learning to Classify [110.30191531975804]
  本研究では,各領域の位置と形状がどの接地トラストオブジェクトとどのように重なり合うかによって,各領域の目的性を純粋に推定する,分類不要なオブジェクトローカライゼーションネットワークを提案する。 この単純な戦略は一般化可能な対象性を学び、クロスカテゴリの一般化に関する既存の提案より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T14:36:02Z)
• Mixup-CAM: Weakly-supervised Semantic Segmentation via Uncertainty Regularization [73.03956876752868]
  我々は、ネットワークがオブジェクトの他の部分に注意を払うことを可能にする、原則的でエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを提案する。 具体的には、ミックスアップデータ拡張方式を分類ネットワークに導入し、2つの不確実な正規化項を設計し、ミックスアップ戦略をよりよく扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T21:19:08Z)
• Novel Human-Object Interaction Detection via Adversarial Domain Generalization [103.55143362926388]
  本研究では,新たな人-物間相互作用(HOI)検出の問題点を考察し,モデルの一般化能力を向上させることを目的とした。 この課題は、主に対象と述語の大きな構成空間に起因し、全ての対象と述語の組み合わせに対する十分な訓練データが欠如している。 本稿では,予測のためのオブジェクト指向不変の特徴を学習するために,対数領域の一般化の統一的な枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T22:02:56Z)
• 1st Place Solutions for OpenImage2019 -- Object Detection and Instance Segmentation [116.25081559037872]
  この記事では,2つのチャンピオンチーム,検出トラックのMMfruit'とセグメンテーショントラックのMMfruitSeg'のソリューションについて,OpenImage Challenge 2019で紹介する。 一般に、対象検出器の場合、バックボーンの端の共有特徴は分類と回帰の両方に適さないことが知られている。 自己学習型最適特徴抽出によりオブジェクトの分類と回帰を分離するデカップリングヘッド(DH)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-17T06:45:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。