論文の概要: PANDAS: Prototype-based Novel Class Discovery and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17420v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 11:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 16:32:18.607473
• Title: PANDAS: Prototype-based Novel Class Discovery and Detection
• Title（参考訳）: PANDAS: プロトタイプベースの新しいクラス発見と検出
• Authors: Tyler L. Hayes, C\'esar R. de Souza, Namil Kim, Jiwon Kim, Riccardo Volpi, Diane Larlus
• Abstract要約: 我々は,一組のベースクラスに対して訓練された検出器を拡張して,新しいクラスの存在を検出する方法を検討する。 本研究では,新しいクラス発見・検出手法であるPANDASを提案する。 VOC 2012 と COCO-to-LVIS ベンチマークにおける PANDAS の有効性を実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.321898145895656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detectors are typically trained once and for all on a fixed set of classes. However, this closed-world assumption is unrealistic in practice, as new classes will inevitably emerge after the detector is deployed in the wild. In this work, we look at ways to extend a detector trained for a set of base classes so it can i) spot the presence of novel classes, and ii) automatically enrich its repertoire to be able to detect those newly discovered classes together with the base ones. We propose PANDAS, a method for novel class discovery and detection. It discovers clusters representing novel classes from unlabeled data, and represents old and new classes with prototypes. During inference, a distance-based classifier uses these prototypes to assign a label to each detected object instance. The simplicity of our method makes it widely applicable. We experimentally demonstrate the effectiveness of PANDAS on the VOC 2012 and COCO-to-LVIS benchmarks. It performs favorably against the state of the art for this task while being computationally more affordable.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出器は通常、固定されたクラスのセットで一度、あるいはすべてトレーニングされる。 しかし、このクローズドワールドの仮定は実際には非現実的であり、検出器が野生に展開された後に必然的に新しいクラスが出現する。 この研究では、基礎クラスのセットのために訓練された検出器を拡張する方法について検討する。 一 新規の授業の有無を突き止めること、及び ii) 新たに発見されたクラスをベースクラスとともに検出できるように、自動的にレパートリーを豊かにすること。 本研究では,新しいクラス発見・検出手法であるPANDASを提案する。 ラベルのないデータから新しいクラスを表すクラスタを発見し、プロトタイプで古いクラスと新しいクラスを表現する。 推論中、距離ベースの分類器はこれらのプロトタイプを使用して検出された各オブジェクトインスタンスにラベルを割り当てる。 我々の方法の単純さは広く適用できる。 VOC 2012 と COCO-to-LVIS ベンチマークにおける PANDAS の有効性を実験的に検証した。 計算量的に手頃な価格ながら、このタスクの最先端技術に対して有利に機能する。

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