Fugu-MT 論文翻訳(概要): UniFS: Universal Few-shot Instance Perception with Point Representations

論文の概要: UniFS: Universal Few-shot Instance Perception with Point Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19401v2
Date: Mon, 15 Jul 2024 07:19:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 00:46:04.663282
Title: UniFS: Universal Few-shot Instance Perception with Point Representations
Title（参考訳）: UniFS:ポイント表現によるユニバーサルなFew-shotインスタンス認識
Authors: Sheng Jin, Ruijie Yao, Lumin Xu, Wentao Liu, Chen Qian, Ji Wu, Ping Luo,
Abstract要約: そこで我々は,UniFSを提案する。UniFSは多種多様なインスタンス認識タスクを統一する汎用のインスタンス認識モデルである。提案手法は,タスクについて最小限の仮定を行うが,高度に専門的で最適化されたスペシャリストモデルと比較して,競争力のある結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.943019984075065
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Instance perception tasks (object detection, instance segmentation, pose estimation, counting) play a key role in industrial applications of visual models. As supervised learning methods suffer from high labeling cost, few-shot learning methods which effectively learn from a limited number of labeled examples are desired. Existing few-shot learning methods primarily focus on a restricted set of tasks, presumably due to the challenges involved in designing a generic model capable of representing diverse tasks in a unified manner. In this paper, we propose UniFS, a universal few-shot instance perception model that unifies a wide range of instance perception tasks by reformulating them into a dynamic point representation learning framework. Additionally, we propose Structure-Aware Point Learning (SAPL) to exploit the higher-order structural relationship among points to further enhance representation learning. Our approach makes minimal assumptions about the tasks, yet it achieves competitive results compared to highly specialized and well optimized specialist models. Codes will be released soon.
Abstract（参考訳）: 視覚モデルの産業的応用において、インスタンス認識タスク(オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、ポーズ推定、カウント)が重要な役割を果たす。教師付き学習手法は高いラベル付けコストに悩まされるため、限られたラベル付き事例から効果的に学習する少数ショット学習法が望まれる。既存の数発の学習方法は、主に制限されたタスクセットに焦点を当てている。これはおそらく、多種多様なタスクを統一的に表現できるジェネリックモデルを設計する際の課題である。本稿では,UniFSを提案する。UniFSは,インスタンス認識タスクを動的ポイント表現学習フレームワークに再構成することで,幅広いインスタンス認識タスクを統一する汎用的なインスタンス認識モデルである。さらに,特徴点間の高次構造関係を利用して表現学習を強化する構造認識ポイント学習(SAPL)を提案する。提案手法は,タスクについて最小限の仮定を行うが,高度に専門的で最適化されたスペシャリストモデルと比較して,競争力のある結果が得られる。コードも間もなくリリースされる予定だ。

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