論文の概要: Universal Noise Annotation: Unveiling the Impact of Noisy annotation on Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13822v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 13:12:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 14:53:33.478564
• Title: Universal Noise Annotation: Unveiling the Impact of Noisy annotation on Object Detection
• Title（参考訳）: ユニバーサルノイズアノテーション:ノイズが物体検出に与える影響を明らかにする
• Authors: Kwangrok Ryoo, Yeonsik Jo, Seungjun Lee, Mira Kim, Ahra Jo, Seung Hwan Kim, Seungryong Kim, Soonyoung Lee
• Abstract要約: ユニバーサルノイズについて提案する。 (UNA)は、物体検出時に発生するあらゆる種類のノイズを包含するより実用的な設定である。 本研究では,従来の検出アルゴリズムの開発方向を解析し,検出モデル学習手法の堅牢性に影響を与える要因について検討した。 データセットにUNAを注入するためのコードをオープンソースで公開し、トレーニングログとウェイトもすべて共有しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.318411642128446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For object detection task with noisy labels, it is important to consider not only categorization noise, as in image classification, but also localization noise, missing annotations, and bogus bounding boxes. However, previous studies have only addressed certain types of noise (e.g., localization or categorization). In this paper, we propose Universal-Noise Annotation (UNA), a more practical setting that encompasses all types of noise that can occur in object detection, and analyze how UNA affects the performance of the detector. We analyzed the development direction of previous works of detection algorithms and examined the factors that impact the robustness of detection model learning method. We open-source the code for injecting UNA into the dataset and all the training log and weight are also shared.
• Abstract（参考訳）: ノイズラベルを持つオブジェクト検出タスクでは、画像分類のように分類ノイズだけでなく、局所化ノイズやアノテーションの欠如、ボグスバウンディングボックスなども考慮しておくことが重要である。 しかしながら、以前の研究では特定の種類のノイズ(例えば局在化や分類)のみに対応していた。 本稿では,オブジェクト検出時に発生するあらゆる種類のノイズを含むより実用的なUniversal-Noise Annotation(UNA)を提案し,UNAが検出器の性能に与える影響を分析する。 従来の検出アルゴリズムの開発方向を分析し,検出モデル学習手法の頑健性に影響を与える要因について検討した。 データセットにUNAを注入するためのコードをオープンソースで公開し、トレーニングログとウェイトもすべて共有しています。

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