Fugu-MT 論文翻訳(概要): Discrete Latent Perspective Learning for Segmentation and Detection

論文の概要: Discrete Latent Perspective Learning for Segmentation and Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10475v1
Date: Sat, 15 Jun 2024 02:40:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 00:22:43.636235
Title: Discrete Latent Perspective Learning for Segmentation and Detection
Title（参考訳）: 偏差検出のための離散潜在視点学習
Authors: Deyi Ji, Feng Zhao, Lanyun Zhu, Wenwei Jin, Hongtao Lu, Jieping Ye,
Abstract要約: 本稿では,多視点融合学習のための新しいフレームワークであるDLPLを提案する。 DLPLは、様々なシナリオやビジョンタスクに適用可能な、普遍的な視点学習フレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.9258359611346
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we address the challenge of Perspective-Invariant Learning in machine learning and computer vision, which involves enabling a network to understand images from varying perspectives to achieve consistent semantic interpretation. While standard approaches rely on the labor-intensive collection of multi-view images or limited data augmentation techniques, we propose a novel framework, Discrete Latent Perspective Learning (DLPL), for latent multi-perspective fusion learning using conventional single-view images. DLPL comprises three main modules: Perspective Discrete Decomposition (PDD), Perspective Homography Transformation (PHT), and Perspective Invariant Attention (PIA), which work together to discretize visual features, transform perspectives, and fuse multi-perspective semantic information, respectively. DLPL is a universal perspective learning framework applicable to a variety of scenarios and vision tasks. Extensive experiments demonstrate that DLPL significantly enhances the network's capacity to depict images across diverse scenarios (daily photos, UAV, auto-driving) and tasks (detection, segmentation).
Abstract（参考訳）: 本稿では、機械学習とコンピュータビジョンにおけるパースペクティブ不変学習の課題に対処し、ネットワークが様々な視点から画像を理解し、一貫した意味的解釈を達成できるようにする。標準的なアプローチは,多視点画像の労働集約化や限られたデータ拡張技術に頼っているが,従来の一視点画像を用いた潜在多視点融合学習のための新しいフレームワークであるDLPL(Disdisrete Latent Perspective Learning)を提案する。 DLPLは、パースペクティブ離散分解(PDD)、パースペクティブホモグラフィ変換(PHT)、パースペクティブ不変注意(PIA)の3つの主要なモジュールから構成される。 DLPLは、様々なシナリオやビジョンタスクに適用可能な、普遍的な視点学習フレームワークである。大規模な実験により、DLPLは、さまざまなシナリオ(日光写真、UAV、自動運転)とタスク(検出、セグメンテーション)にまたがるイメージを描写する能力を大幅に向上することが示された。

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