論文の概要: DeLR: Active Learning for Detection with Decoupled Localization and Recognition Query

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16931v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 09:58:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 16:50:38.298754
• Title: DeLR: Active Learning for Detection with Decoupled Localization and Recognition Query
• Title（参考訳）: DeLR:非結合なローカライゼーションと認識クエリによる検出のためのアクティブラーニング
• Authors: Yuhang Zhang, Yuang Deng, Xiaopeng Zhang, Jie Li, Robert C. Qiu, Qi Tian
• Abstract要約: 本稿では,物体検出のための2つの重要な要素,すなわち局所化と認識を再考する。 そこで本研究では,アクティブクエリの局所化と認識をデカップリングする,効率的なクエリ戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.54802901197267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active learning has been demonstrated effective to reduce labeling cost, while most progress has been designed for image recognition, there still lacks instance-level active learning for object detection. In this paper, we rethink two key components, i.e., localization and recognition, for object detection, and find that the correctness of them are highly related, therefore, it is not necessary to annotate both boxes and classes if we are given pseudo annotations provided with the trained model. Motivated by this, we propose an efficient query strategy, termed as DeLR, that Decoupling the Localization and Recognition for active query. In this way, we are probably free of class annotations when the localization is correct, and able to assign the labeling budget for more informative samples. There are two main differences in DeLR: 1) Unlike previous methods mostly focus on image-level annotations, where the queried samples are selected and exhausted annotated. In DeLR, the query is based on region-level, and we only annotate the object region that is queried; 2) Instead of directly providing both localization and recognition annotations, we separately query the two components, and thus reduce the recognition budget with the pseudo class labels provided by the model. Experiments on several benchmarks demonstrate its superiority. We hope our proposed query strategy would shed light on researches in active learning in object detection.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニングはラベリングコストを削減するために有効であることが証明されているが、ほとんどの進歩は画像認識のために設計されている。 本稿では,物体検出のための局所化と認識という2つの重要な要素を再考し,それらの正しさが極めて関連性があることを見出したので,トレーニングされたモデルに擬似アノテーションが付与された場合,ボックスとクラスの両方に注釈を付ける必要はない。 そこで本研究では,DLRと呼ばれる効率的なクエリ戦略を提案し,ローカル化とアクティブクエリの認識を分離する。 このようにして、ローカライゼーションが正しい場合にはクラスアノテーションが不要になり、より有益なサンプルのためにラベル付け予算を割り当てることができます。 DeLRには2つの大きな違いがある。 1) 従来の手法とは異なり、主に画像レベルのアノテーションに焦点を当てており、クエリされたサンプルが選択され、アノテートされる。 DeLRでは、クエリはリージョンレベルに基づいており、クエリされるオブジェクト領域のみを注釈付けします。 2) ローカライゼーションと認識アノテーションを直接提供する代わりに,2つのコンポーネントを個別にクエリし,モデルが提供する擬似クラスラベルによる認識予算を削減する。 いくつかのベンチマークの実験は、その優位性を示している。 提案するクエリ戦略が,オブジェクト検出におけるアクティブラーニングの研究に光を当ててくれることを願っています。

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