論文の概要: Few-shot Object Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12466v3
• Date: Wed, 5 Jun 2024 08:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 00:40:47.877870
• Title: Few-shot Object Localization
• Title（参考訳）: オブジェクトローカライゼーション
• Authors: Yunhan Ren, Bo Li, Chengyang Zhang, Yong Zhang, Baocai Yin,
• Abstract要約: 本稿では,Few-Shot Object Localization (FSOL) という新しいタスクを定義する。 限られたサンプルで正確な位置決めを実現することを目的としている。 本課題は、少数のラベル付きサポートサンプルを利用して、対応する画像内のオブジェクトの位置情報をクエリすることで、一般化されたオブジェクトのローカライゼーションを実現する。 実験の結果,FSOLタスクにおけるアプローチの大幅な性能向上が示され,さらなる研究のための効率的なベンチマークが確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.347898735345574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing object localization methods are tailored to locate specific classes of objects, relying heavily on abundant labeled data for model optimization. However, acquiring large amounts of labeled data is challenging in many real-world scenarios, significantly limiting the broader application of localization models. To bridge this research gap, this paper defines a novel task named Few-Shot Object Localization (FSOL), which aims to achieve precise localization with limited samples. This task achieves generalized object localization by leveraging a small number of labeled support samples to query the positional information of objects within corresponding images. To advance this field, we design an innovative high-performance baseline model. This model integrates a dual-path feature augmentation module to enhance shape association and gradient differences between supports and query images, alongside a self query module to explore the association between feature maps and query images. Experimental results demonstrate a significant performance improvement of our approach in the FSOL task, establishing an efficient benchmark for further research. All codes and data are available at https://github.com/Ryh1218/FSOL.
• Abstract（参考訳）: 既存のオブジェクトローカライゼーション手法は、モデル最適化のために大量のラベル付きデータに依存するため、特定のオブジェクトのクラスを特定するように調整されている。 しかし、多くの実世界のシナリオにおいて大量のラベル付きデータを取得することは困難であり、ローカライゼーションモデルの広範な適用を著しく制限する。 そこで本研究では,Few-Shot Object Localization (FSOL, Few-Shot Object Localization) という,限られたサンプルを用いて高精度なローカライゼーションを実現する新しいタスクを定義した。 本課題は、少数のラベル付きサポートサンプルを利用して、対応する画像内のオブジェクトの位置情報をクエリすることで、一般化されたオブジェクトのローカライゼーションを実現する。 この分野を推し進めるために,我々は革新的な高性能ベースラインモデルを設計する。 このモデルは、デュアルパス機能拡張モジュールを統合して、サポートイメージとクエリイメージ間の形状関連と勾配差を強化するとともに、セルフクエリモジュールを使用して、特徴マップとクエリイメージの関係を探索する。 実験の結果,FSOLタスクにおけるアプローチの大幅な性能向上が示され,さらなる研究のための効率的なベンチマークが確立された。 すべてのコードとデータはhttps://github.com/Ryh1218/FSOLで公開されている。

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