論文の概要: Sparse Generation: Making Pseudo Labels Sparse for weakly supervision with points

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19306v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 10:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 16:33:46.165479
• Title: Sparse Generation: Making Pseudo Labels Sparse for weakly supervision with points
• Title（参考訳）: スパース・ジェネレーション:プシュード・ラベル・スパースをポイントで弱体化させる
• Authors: Tian Ma, Chuyang Shang, Wanzhu Ren, Yuancheng Li, Jiiayi Yang, Jiali Qian,
• Abstract要約: モデルのスパース出力の結果、弱教師付き擬似ラベルの生成を考える。 擬似ラベルをスパース化するスパース生成法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2241974678268903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, research on point weakly supervised object detection (PWSOD) methods in the field of computer vision has attracted people's attention. However, existing pseudo labels generation methods perform poorly in a small amount of supervised annotation data and dense object detection tasks. We consider the generation of weakly supervised pseudo labels as the result of model's sparse output, and propose a method called Sparse Generation to make pseudo labels sparse. It constructs dense tensors through the relationship between data and detector model, optimizes three of its parameters, and obtains a sparse tensor via coordinated calculation, thereby indirectly obtaining higher quality pseudo labels, and solving the model's density problem in the situation of only a small amount of supervised annotation data can be used. On two broadly used open-source datasets (RSOD, SIMD) and a self-built dataset (Bullet-Hole), the experimental results showed that the proposed method has a significant advantage in terms of overall performance metrics, comparing to that state-of-the-art method.
• Abstract（参考訳）: 近年,コンピュータビジョン分野におけるPWSOD法の研究が注目されている。 しかし、既存の擬似ラベル生成手法は、少量の教師付きアノテーションデータと高密度オブジェクト検出タスクにおいて、不十分に機能する。 モデルのスパース出力の結果,弱い教師付き擬似ラベルの生成を考慮し,スパース生成と呼ばれる手法を提案する。 データと検出器モデルの関係を通して密度テンソルを構築し、その3つのパラメータを最適化し、座標計算によりスパーステンソルを取得し、より高品質な擬似ラベルを間接的に取得し、少量の教師付きアノテーションデータしか使用できない状況下でモデルの密度問題を解く。 広く使われている2つのオープンソースデータセット(RSOD, SIMD)と自己構築データセット(Bullet-Hole)について, 実験結果から, 提案手法は, その最先端手法と比較して, 全体的な性能指標において有意な優位性を示した。

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