論文の概要: Bag of Tricks: Semi-Supervised Cross-domain Crater Detection with Poor
Data Quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06169v1
- Date: Mon, 11 Dec 2023 07:16:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 16:41:42.765525
- Title: Bag of Tricks: Semi-Supervised Cross-domain Crater Detection with Poor
Data Quality
- Title(参考訳): トリックのバグ:データ品質が低い半スーパービジョンのクロスドメインクレーター検出
- Authors: Yifan Liu and Tiecheng Song
- Abstract要約: 実験の結果,DACDデータセットの性能は向上し,ベースライン上でのクロスドメイン検出のリコールが24.04%向上した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.832262889768078
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development of spaceflight and the exploration of extraterrestrial
planets, exoplanet crater detection has gradually gained attention. However,
with the current scarcity of relevant datasets, high sample background
complexity, and large inter-domain differences, few existing detection models
can achieve good robustness and generalization across domains by training on
data with more background interference. To obtain a better robust model with
better cross-domain generalization in the presence of poor data quality, we
propose the SCPQ model, in which we first propose a method for fusing shallow
information using attention mechanism (FSIAM), which utilizes feature maps
fused with deep convolved feature maps after fully extracting the global
sensory field of shallow information via the attention mechanism module, which
can fully fit the data to obtain a better sense of the domain in the presence
of poor data, and thus better multiscale adaptability. Secondly, we propose a
pseudo-label and data augment strategy (PDAS) and a smooth hard example mining
(SHEM) loss function to improve cross-domain performance. PDAS adopts
high-quality pseudo-labeled data from the target domain to the finetune model,
and adopts different strong and weak data enhancement strategies for different
domains, which mitigates the different distribution of information inherent in
the source and target domains, and obtains a better generalization effect.
Meanwhile, our proposed SHEM loss function can solve the problem of poor
robustness of hard examples due to partial background interference learning
during the training process. The SHEM loss function can smooth this
interference and has generalization while learning hard examples. Experimental
results show that we achieved better performance on the DACD dataset and
improved the Recall of cross-domain detection by 24.04\% over baseline.
- Abstract(参考訳): 宇宙飛行の発展と地球外惑星の探査により、惑星外クレーターの検出が徐々に注目されるようになった。
しかし、関連するデータセットの不足、高いサンプルバックグラウンドの複雑さ、ドメイン間の大きな差異により、背景干渉の少ないデータでトレーニングすることで、ドメイン間の堅牢性と一般化を達成できる既存の検出モデルはほとんどない。
To obtain a better robust model with better cross-domain generalization in the presence of poor data quality, we propose the SCPQ model, in which we first propose a method for fusing shallow information using attention mechanism (FSIAM), which utilizes feature maps fused with deep convolved feature maps after fully extracting the global sensory field of shallow information via the attention mechanism module, which can fully fit the data to obtain a better sense of the domain in the presence of poor data, and thus better multiscale adaptability.
次に,擬似ラベル・データ拡張戦略 (PDAS) とスムーズなハードサンプルマイニング (SHEM) ロス関数を提案し,クロスドメイン性能を向上させる。
PDASは、ターゲットドメインからファインチューンモデルに高品質な擬似ラベル付きデータを採用し、異なるドメインに対して、異なる強度および弱いデータ拡張戦略を採用し、ソースおよびターゲットドメイン固有の情報の異なる分布を緩和し、より優れた一般化効果を得る。
一方,提案するシェム損失関数は,トレーニング過程における部分的背景干渉学習により,ハードサンプルの頑健性が低下する問題を解くことができる。
SHEM損失関数はこの干渉を円滑にし、難しい例を学習しながら一般化する。
実験の結果,DACDデータセットの性能は向上し,ベースライン上でのクロスドメイン検出のリコールが24.04\%向上した。
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