論文の概要: Sparse Generation: Making Pseudo Labels Sparse for Point Weakly Supervised Object Detection on Low Data Volume

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19306v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 13:15:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:21:33.865562
• Title: Sparse Generation: Making Pseudo Labels Sparse for Point Weakly Supervised Object Detection on Low Data Volume
• Title（参考訳）: スパース生成:低データボリュームにおける点弱教師付き物体検出のための擬似ラベルスパース作成
• Authors: Chuyang Shang, Tian Ma, Wanzhu Ren, Yuancheng Li, Jiiayi Yang,
• Abstract要約: 従来の擬似ラベル生成手法は、低データボリュームや高密度オブジェクト検出タスクでは不十分である。 弱教師付き擬似ラベルの生成をモデルのスパース出力とみなし、擬似ラベルをスパースにするための解決策としてスパース生成を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3567948266496774
• License:
• Abstract: Existing pseudo label generation methods for point weakly supervised object detection are inadequate in low data volume and dense object detection tasks. We consider the generation of weakly supervised pseudo labels as the model's sparse output, and propose Sparse Generation as a solution to make pseudo labels sparse. The method employs three processing stages (Mapping, Mask, Regression), constructs dense tensors through the relationship between data and detector model, optimizes three of its parameters, and obtains a sparse tensor, thereby indirectly obtaining higher quality pseudo labels, and addresses the model's density problem on low data volume. Additionally, we propose perspective-based matching, which provides more rational pseudo boxes for prediction missed on instances. In comparison to the SOTA method, on four datasets (MS COCO-val, RSOD, SIMD, Bullet-Hole), the experimental results demonstrated a significant advantage.
• Abstract（参考訳）: 従来の擬似ラベル生成手法は、低データボリュームや高密度オブジェクト検出タスクでは不十分である。 弱教師付き擬似ラベルの生成をモデルのスパース出力とみなし、擬似ラベルをスパースにするための解決策としてスパース生成を提案する。 この方法は、3つの処理段階(Mapping, Mask, Regression)を使用し、データと検出器モデルの関係を通じて密度テンソルを構築し、3つのパラメータを最適化し、スパーステンソルを取得し、高品質な擬似ラベルを間接的に取得し、低データボリュームでモデルの密度問題に対処する。 さらに、より合理的な擬似ボックスを提供する視点ベースのマッチングを提案する。 SOTA法と比較すると,4つのデータセット(MS COCO-val, RSOD, SIMD, Bullet-Hole)において,実験結果は大きな優位性を示した。

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