論文の概要: Few-Shot Object Detection: Research Advances and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04799v1
- Date: Sun, 7 Apr 2024 03:37:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 19:40:41.288160
- Title: Few-Shot Object Detection: Research Advances and Challenges
- Title（参考訳）: Few-Shot Object Detection:研究の進歩と課題
- Authors: Zhimeng Xin, Shiming Chen, Tianxu Wu, Yuanjie Shao, Weiping Ding, Xinge You,
- Abstract要約: Few-shot Object Detection (FSOD)は、少数の学習技術とオブジェクト検出技術を組み合わせて、注釈付きサンプルに制限のある新しいオブジェクトに迅速に適応する。
本稿では,近年のFSOD分野の進歩を概観する包括的調査を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.916463121997843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object detection as a subfield within computer vision has achieved remarkable progress, which aims to accurately identify and locate a specific object from images or videos. Such methods rely on large-scale labeled training samples for each object category to ensure accurate detection, but obtaining extensive annotated data is a labor-intensive and expensive process in many real-world scenarios. To tackle this challenge, researchers have explored few-shot object detection (FSOD) that combines few-shot learning and object detection techniques to rapidly adapt to novel objects with limited annotated samples. This paper presents a comprehensive survey to review the significant advancements in the field of FSOD in recent years and summarize the existing challenges and solutions. Specifically, we first introduce the background and definition of FSOD to emphasize potential value in advancing the field of computer vision. We then propose a novel FSOD taxonomy method and survey the plentifully remarkable FSOD algorithms based on this fact to report a comprehensive overview that facilitates a deeper understanding of the FSOD problem and the development of innovative solutions. Finally, we discuss the advantages and limitations of these algorithms to summarize the challenges, potential research direction, and development trend of object detection in the data scarcity scenario.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンのサブフィールドとしての物体検出は、画像やビデオから特定の物体を正確に識別し、特定することを目的として、目覚ましい進歩を遂げた。
このような手法は、各オブジェクトカテゴリの大規模ラベル付きトレーニングサンプルに頼り、正確な検出を確実にするが、多くの実世界のシナリオにおいて、広範囲の注釈付きデータを取得することは、労働集約的で高価なプロセスである。
この課題に対処するため、研究者らは、少数の学習技術とオブジェクト検出技術を組み合わせて、限定的な注釈付きサンプルで新しいオブジェクトに迅速に適応する、少数ショットオブジェクト検出(FSOD)を探索した。
本稿では,近年のFSOD分野の進歩を概観し,既存の課題と解決策を概観する。
具体的には、コンピュータビジョンの分野を前進させる際の潜在的な価値を強調するため、FSODの背景と定義を紹介する。
そこで本研究では,新しいFSOD分類法を提案し,この事実に基づく優れたFSODアルゴリズムを調査し,FSOD問題のより深い理解と革新的なソリューションの開発を促進する包括的概要を報告する。
最後に、これらのアルゴリズムの利点と限界を考察し、データ不足シナリオにおけるオブジェクト検出の課題、潜在的研究方向、および開発動向を概説する。
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