Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Supervised Object Detection: A Survey on Progress from CNN to Transformer

論文の概要: Semi-Supervised Object Detection: A Survey on Progress from CNN to Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08460v1
Date: Thu, 11 Jul 2024 12:58:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 17:29:40.216924
Title: Semi-Supervised Object Detection: A Survey on Progress from CNN to Transformer
Title（参考訳）: 半監督対象検出:CNNから変圧器への進展に関する調査
Authors: Tahira Shehzadi, Ifza, Didier Stricker, Muhammad Zeshan Afzal,
Abstract要約: 本稿では,物体検出のための半教師付き学習における27の最先端開発について概説する。データ拡張テクニック、擬似ラベル戦略、一貫性の正則化、敵の訓練方法などをカバーする。我々は,既存の課題を克服し,物体検出のための半教師あり学習における新たな方向性を探るため,さらなる研究の関心を喚起することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.042768320132694
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The impressive advancements in semi-supervised learning have driven researchers to explore its potential in object detection tasks within the field of computer vision. Semi-Supervised Object Detection (SSOD) leverages a combination of a small labeled dataset and a larger, unlabeled dataset. This approach effectively reduces the dependence on large labeled datasets, which are often expensive and time-consuming to obtain. Initially, SSOD models encountered challenges in effectively leveraging unlabeled data and managing noise in generated pseudo-labels for unlabeled data. However, numerous recent advancements have addressed these issues, resulting in substantial improvements in SSOD performance. This paper presents a comprehensive review of 27 cutting-edge developments in SSOD methodologies, from Convolutional Neural Networks (CNNs) to Transformers. We delve into the core components of semi-supervised learning and its integration into object detection frameworks, covering data augmentation techniques, pseudo-labeling strategies, consistency regularization, and adversarial training methods. Furthermore, we conduct a comparative analysis of various SSOD models, evaluating their performance and architectural differences. We aim to ignite further research interest in overcoming existing challenges and exploring new directions in semi-supervised learning for object detection.
Abstract（参考訳）: 半教師付き学習の目覚ましい進歩は、コンピュータビジョンの分野における物体検出タスクの可能性を探るきっかけとなった。 Semi-Supervised Object Detection (SSOD)は、小さなラベル付きデータセットとより大きなラベルなしデータセットの組み合わせを活用する。このアプローチは、しばしば高価で入手に時間がかかる大規模なラベル付きデータセットへの依存を効果的に減らす。当初、SSODモデルはラベルのないデータを効果的に活用し、ラベルのないデータに対して生成された擬似ラベルのノイズを管理するという課題に直面した。しかし、近年の多くの進歩はこれらの問題に対処し、SSODの性能を大幅に改善した。本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からトランスフォーマーまで,SSOD方法論における27の最先端開発について概説する。半教師付き学習のコアコンポーネントと、そのオブジェクト検出フレームワークへの統合、データ拡張技術、擬似ラベル戦略、一貫性の正則化、および敵の訓練方法などについて調べる。さらに、様々なSSODモデルの比較分析を行い、その性能とアーキテクチャの違いを評価した。我々は,既存の課題を克服し,物体検出のための半教師あり学習における新たな方向性を探るため,さらなる研究の関心を喚起することを目的としている。

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