Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modality Translation for Object Detection Adaptation Without Forgetting Prior Knowledge

論文の概要: Modality Translation for Object Detection Adaptation Without Forgetting Prior Knowledge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01492v1
Date: Mon, 1 Apr 2024 21:28:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-03 20:27:20.491728
Title: Modality Translation for Object Detection Adaptation Without Forgetting Prior Knowledge
Title（参考訳）: 事前知識を使わずにオブジェクト検出適応のためのモダリティ変換
Authors: Heitor Rapela Medeiros, Masih Aminbeidokhti, Fidel Guerrero Pena, David Latortue, Eric Granger, Marco Pedersoli,
Abstract要約: 我々は、微調整大型モデルの一般的なアプローチの代替としてModTrを提案する。 ModTrは、入力を小さな変換ネットワークに適応して、検出損失を直接最小化する。 2つのよく知られたデータセット上のIRからRGB画像への変換実験の結果、この単純なModTrアプローチによって、標準の微調整よりも可視またはより優れた動作が可能な検出器が提供されることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.905387325966311
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A common practice in deep learning consists of training large neural networks on massive datasets to perform accurately for different domains and tasks. While this methodology may work well in numerous application areas, it only applies across modalities due to a larger distribution shift in data captured using different sensors. This paper focuses on the problem of adapting a large object detection model to one or multiple modalities while being efficient. To do so, we propose ModTr as an alternative to the common approach of fine-tuning large models. ModTr consists of adapting the input with a small transformation network trained to minimize the detection loss directly. The original model can therefore work on the translated inputs without any further change or fine-tuning to its parameters. Experimental results on translating from IR to RGB images on two well-known datasets show that this simple ModTr approach provides detectors that can perform comparably or better than the standard fine-tuning without forgetting the original knowledge. This opens the doors to a more flexible and efficient service-based detection pipeline in which, instead of using a different detector for each modality, a unique and unaltered server is constantly running, where multiple modalities with the corresponding translations can query it. Code: https://github.com/heitorrapela/ModTr.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングの一般的なプラクティスは、大規模なデータセット上で大規模なニューラルネットワークをトレーニングして、さまざまなドメインやタスクを正確に実行することです。この手法は多くのアプリケーション領域でうまく機能するかもしれないが、異なるセンサーを用いてキャプチャしたデータの分布シフトが大きいため、モダリティを越えてのみ適用できる。本稿では,大規模物体検出モデルを効率よく1つまたは複数のモードに適応させる問題に焦点をあてる。そこで本研究では,大規模モデルを微調整する一般的なアプローチの代替としてModTrを提案する。 ModTrは、入力を小さな変換ネットワークに適応して、検出損失を直接最小化する。従って、元のモデルは、さらなる変更やパラメータの微調整をすることなく、翻訳された入力を扱うことができる。 2つのよく知られたデータセット上のIRからRGB画像への変換実験の結果、この単純なModTrアプローチは、元の知識を忘れることなく標準の微調整よりも可視またはより優れた動作が可能な検出器を提供することが示された。これにより、よりフレキシブルで効率的なサービスベースの検出パイプラインへの扉が開かれ、各モダリティに対して異なる検出器を使用する代わりに、一意で変更されていないサーバが常時実行され、対応する翻訳と複数のモダリティがクエリできる。コード:https://github.com/heitorrapela/ModTr。

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