論文の概要: Consensus Focus for Object Detection and minority classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05530v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 19:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 02:09:11.989374
• Title: Consensus Focus for Object Detection and minority classes
• Title（参考訳）: オブジェクト検出とマイノリティクラスのためのコンセンサス焦点
• Authors: Erik Isai Valle Salgado, Chen Li, Yaqi Han, Linchao Shi, Xinghui Li
• Abstract要約: 半教師付きおよび長い尾を持つ物体検出のための修正されたコンセンサス焦点を提案する。 本稿では,ソース信頼度に基づく投票システムを導入し,各モデルのコンセンサスにおける貢献度を推定する。 実験では,NMS,ソフトNMS,WBFよりも信頼性が高く,バウンディングボックスの精度が高かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.012385959784958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensemble methods exploit the availability of a given number of classifiers or detectors trained in single or multiple source domains and tasks to address machine learning problems such as domain adaptation or multi-source transfer learning. Existing research measures the domain distance between the sources and the target dataset, trains multiple networks on the same data with different samples per class, or combines predictions from models trained under varied hyperparameters and settings. Their solutions enhanced the performance on small or tail categories but hurt the rest. To this end, we propose a modified consensus focus for semi-supervised and long-tailed object detection. We introduce a voting system based on source confidence that spots the contribution of each model in a consensus, lets the user choose the relevance of each class in the target label space so that it relaxes minority bounding boxes suppression, and combines multiple models' results without discarding the poisonous networks. Our tests on synthetic driving datasets retrieved higher confidence and more accurate bounding boxes than the NMS, soft-NMS, and WBF.
• Abstract（参考訳）: Ensembleメソッドは、単一または複数のソースドメインとタスクでトレーニングされた所定の数の分類器または検出器の可用性を利用して、ドメイン適応やマルチソース転送学習といった機械学習問題に対処する。 既存の研究では、ソースとターゲットデータセット間のドメイン距離を測定し、クラス毎に異なるサンプルで同じデータ上で複数のネットワークをトレーニングしたり、さまざまなハイパーパラメータと設定の下でトレーニングされたモデルからの予測を組み合わせる。 彼らのソリューションは小または末尾のカテゴリのパフォーマンスを高めたが、残りは傷ついた。 そこで本研究では,半教師付きおよび長尾オブジェクト検出のためのコンセンサス修正を提案する。 本稿では,各モデルの貢献度をコンセンサスに示すソース信頼度に基づく投票システムを導入し,ターゲットラベル空間における各クラスの関連性をユーザが選択することで,マイノリティバウンディングボックスの抑制を緩和し,有毒ネットワークを捨てることなく複数のモデルの結果を組み合わせる。 実験では,NMS,ソフトNMS,WBFよりも信頼性が高く,バウンディングボックスの精度が高かった。

関連論文リスト

• Multimodal 3D Object Detection on Unseen Domains [37.142470149311904]
  ドメイン適応アプローチは、この問題に対処するために、テストディストリビューションから無注釈のサンプルへのアクセスを前提とします。 マルチモーダル融合および3次元オブジェクト検出のための教師付きコントラスト学習フレームワークであるCLIX$text3D$を提案する。 CLIX$text3D$は、複数のデータセットシフト下での最先端のドメイン一般化性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T21:47:45Z)
• Divide and Contrast: Source-free Domain Adaptation via Adaptive Contrastive Learning [122.62311703151215]
  Divide and Contrast (DaC) は、それぞれの制限を回避しつつ、両方の世界の善良な端を接続することを目的としている。 DaCは、ターゲットデータをソースライクなサンプルとターゲット固有なサンプルに分割する。 さらに、ソースライクなドメインと、メモリバンクベースの最大平均離散性(MMD)損失を用いて、ターゲット固有のサンプルとを整合させて、分散ミスマッチを低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T09:21:49Z)
• Federated Multi-Target Domain Adaptation [99.93375364579484]
  フェデレートされた学習手法により、プライバシを保護しながら、分散ユーザデータ上で機械学習モデルをトレーニングすることが可能になります。 分散クライアントデータがラベル付けされず、集中型ラベル付きデータセットがサーバ上で利用可能となる、より実用的なシナリオを考えます。 本稿では,新しい課題に対処する効果的なDualAdapt法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-17T17:53:05Z)
• Multi-Source Domain Adaptation for Object Detection [52.87890831055648]
  我々は、Divide-and-Merge Spindle Network (DMSN)と呼ばれる、より高速なR-CNNベースのフレームワークを提案する。 DMSNはドメイン非ネイティブを同時に強化し、識別力を維持することができる。 擬似目標部分集合の最適パラメータを近似する新しい擬似学習アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T03:17:20Z)
• OVANet: One-vs-All Network for Universal Domain Adaptation [78.86047802107025]
  既存のメソッドは、検証または未知のサンプルの事前定義された比率に基づいて未知のサンプルを拒否するしきい値を手動で設定します。 本稿では,ソースサンプルを用いて閾値を学習し,対象領域に適応する手法を提案する。 私たちの考えは、ソースドメインの最小クラス間距離は、ターゲットの既知のか未知かを決定するための良いしきい値であるべきです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T18:36:31Z)
• Multi-Class Data Description for Out-of-distribution Detection [25.853322158250435]
  Deep-MCDDは、分布外(OOD)サンプルを検出するだけでなく、分布内(ID)サンプルを分類するのに効果的です。 ガウス微分分析の概念をディープニューラルネットワークに統合することにより,クラス条件分布を学習する深層学習目標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T08:41:51Z)
• Multi-scale Interactive Network for Salient Object Detection [91.43066633305662]
  本稿では,隣接レベルからの機能を統合するためのアグリゲート・インタラクション・モジュールを提案する。 より効率的なマルチスケール機能を得るために、各デコーダユニットに自己相互作用モジュールを埋め込む。 5つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は後処理を一切行わず,23の最先端手法に対して良好に動作することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T15:41:37Z)
• Stance Detection Benchmark: How Robust Is Your Stance Detection? [65.91772010586605]
  Stance Detection (StD) は、あるトピックやクレームに対する著者の姿勢を検出することを目的としている。 マルチデータセット学習環境において、さまざまなドメインの10のStDデータセットから学習するStDベンチマークを導入する。 このベンチマーク設定では、5つのデータセットに新しい最先端結果を表示することができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T13:37:51Z)

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。