論文の概要: Debiased Novel Category Discovering and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18821v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 03:09:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 16:11:40.616069
• Title: Debiased Novel Category Discovering and Localization
• Title（参考訳）: 異常な新しいカテゴリー発見と局在
• Authors: Juexiao Feng, Yuhong Yang, Yanchun Xie, Yaqian Li, Yandong Guo, Yuchen Guo, Yuwei He, Liuyu Xiang, Guiguang Ding
• Abstract要約: 新たなクラスディスカバリー・ローカライゼーション(NCDL)の課題に焦点をあてる。 本稿では,クラス非依存領域提案ネットワーク(RPN)とクラス対応RPNを組み合わせたデバイアスドリージョンマイニング(DRM)手法を提案する。 我々はNCDLベンチマークで広範な実験を行い、提案手法が従来の手法よりもはるかに優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.02326438622898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, object detection in deep learning has experienced rapid development. However, most existing object detection models perform well only on closed-set datasets, ignoring a large number of potential objects whose categories are not defined in the training set. These objects are often identified as background or incorrectly classified as pre-defined categories by the detectors. In this paper, we focus on the challenging problem of Novel Class Discovery and Localization (NCDL), aiming to train detectors that can detect the categories present in the training data, while also actively discover, localize, and cluster new categories. We analyze existing NCDL methods and identify the core issue: object detectors tend to be biased towards seen objects, and this leads to the neglect of unseen targets. To address this issue, we first propose an Debiased Region Mining (DRM) approach that combines class-agnostic Region Proposal Network (RPN) and class-aware RPN in a complementary manner. Additionally, we suggest to improve the representation network through semi-supervised contrastive learning by leveraging unlabeled data. Finally, we adopt a simple and efficient mini-batch K-means clustering method for novel class discovery. We conduct extensive experiments on the NCDL benchmark, and the results demonstrate that the proposed DRM approach significantly outperforms previous methods, establishing a new state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 近年,ディープラーニングにおける物体検出は急速な発展を遂げている。 しかし、既存のオブジェクト検出モデルは、トレーニングセットで定義されていない多くの潜在的なオブジェクトを無視し、クローズドセットデータセットでのみうまく機能する。 これらの物体は、しばしば背景または誤って検出器によって事前に定義されたカテゴリに分類される。 本稿では,学習データに含まれるカテゴリを検出しつつ,新たなカテゴリを積極的に発見,ローカライズし,クラスタ化することを目的とした,新しいクラス発見・ローカライゼーション(NCDL)の課題に焦点を当てる。 我々は、既存のNCDL法を分析し、中核的な問題を識別する: 物体検出器は、目に見えない対象に偏りがちである。 この問題に対処するために、我々はまず、クラス非依存領域提案ネットワーク(RPN)とクラス対応RPNを相補的に組み合わせたデバイアスドリージョンマイニング(DRM)アプローチを提案する。 さらに,教師なしデータを活用した半教師付きコントラスト学習による表現ネットワークの改善を提案する。 最後に,新しいクラス発見のために,単純で効率的なK平均クラスタリング手法を採用する。 NCDLベンチマークで広範な実験を行い,提案手法が従来の手法よりも優れていることを示すとともに,新たな最先端技術を確立した。

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