論文の概要: GOOD: Towards Domain Generalized Orientated Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12765v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 07:12:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 16:48:49.786991
• Title: GOOD: Towards Domain Generalized Orientated Object Detection
• Title（参考訳）: GOOD: 汎用オブジェクト指向オブジェクト検出を目指して
• Authors: Qi Bi, Beichen Zhou, Jingjun Yi, Wei Ji, Haolan Zhan, Gui-Song Xia
• Abstract要約: オブジェクト指向物体検出はここ数年で急速に発展してきたが、これらの手法のほとんどは、トレーニングとテスト画像は同じ統計分布下にあると仮定している。 本稿では,任意の対象領域上でのオブジェクト指向物体検出の一般化を探求する領域一般化オブジェクト指向物体検出の課題を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.76969237020444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Oriented object detection has been rapidly developed in the past few years, but most of these methods assume the training and testing images are under the same statistical distribution, which is far from reality. In this paper, we propose the task of domain generalized oriented object detection, which intends to explore the generalization of oriented object detectors on arbitrary unseen target domains. Learning domain generalized oriented object detectors is particularly challenging, as the cross-domain style variation not only negatively impacts the content representation, but also leads to unreliable orientation predictions. To address these challenges, we propose a generalized oriented object detector (GOOD). After style hallucination by the emerging contrastive language-image pre-training (CLIP), it consists of two key components, namely, rotation-aware content consistency learning (RAC) and style consistency learning (SEC). The proposed RAC allows the oriented object detector to learn stable orientation representation from style-diversified samples. The proposed SEC further stabilizes the generalization ability of content representation from different image styles. Extensive experiments on multiple cross-domain settings show the state-of-the-art performance of GOOD. Source code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト指向物体検出はここ数年で急速に発展してきたが、これらの手法のほとんどは、画像のトレーニングとテストは同じ統計分布下にあると仮定している。 本稿では、任意の未確認対象領域上でのオブジェクト指向物体検出の一般化を探求する領域一般化オブジェクト指向物体検出の課題を提案する。 学習領域 一般化された指向オブジェクト検出器は、クロスドメインスタイルのバリエーションがコンテンツ表現に負の影響を与えるだけでなく、信頼性の低い方向予測につながるため、特に難しい。 これらの課題に対処するため,我々は一般化指向オブジェクト検出器(good)を提案する。 新たなコントラスト言語イメージ事前学習(CLIP)によるスタイル幻覚の後、ローテーション・アウェアなコンテンツ一貫性学習(RAC)とスタイル一貫性学習(SEC)という2つの重要なコンポーネントから構成される。 提案するracにより,向き付け対象検出器は,スタイル分割されたサンプルから安定した方向表現を学習できる。 提案したSECは、異なる画像スタイルからのコンテンツ表現の一般化能力を更に安定化させる。 複数のクロスドメイン設定に関する大規模な実験は、GOODの最先端性能を示している。 ソースコードは公開されます。

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