論文の概要: SBDet: A Symmetry-Breaking Object Detector via Relaxed Rotation-Equivariance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11760v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 16:32:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 16:18:16.526111
• Title: SBDet: A Symmetry-Breaking Object Detector via Relaxed Rotation-Equivariance
• Title（参考訳）: SBDet:リラクシド・ローテーション・等価性を用いたシンメトリブレーキング対象検出器
• Authors: Zhiqiang Wu, Yingjie Liu, Hanlin Dong, Xuan Tang, Jian Yang, Bo Jin, Mingsong Chen, Xian Wei,
• Abstract要約: Group Equivariant Convolution(GConv)は、モデルに視覚データに隠された対称性を探索させ、パフォーマンスを向上させる。 従来のGConv法は群空間の厳密な操作規則によって制限されており、対称性・ブレーキングや非剛体変換への適応が困難である。 本稿では,Relaxed Rotation-Equivariant Network(R2Net)をバックボーンとして提案し,その上に構築された2次元オブジェクト検出のためのSBDet(Symmetry-Breaking Object Detector)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.05910177212846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Introducing Group Equivariant Convolution (GConv) empowers models to explore symmetries hidden in visual data, improving their performance. However, in real-world scenarios, objects or scenes often exhibit perturbations of a symmetric system, specifically a deviation from a symmetric architecture, which can be characterized by a non-trivial action of a symmetry group, known as Symmetry-Breaking. Traditional GConv methods are limited by the strict operation rules in the group space, only ensuring features remain strictly equivariant under limited group transformations, making it difficult to adapt to Symmetry-Breaking or non-rigid transformations. Motivated by this, we introduce a novel Relaxed Rotation GConv (R2GConv) with our defined Relaxed Rotation-Equivariant group $\mathbf{R}_4$. Furthermore, we propose a Relaxed Rotation-Equivariant Network (R2Net) as the backbone and further develop the Symmetry-Breaking Object Detector (SBDet) for 2D object detection built upon it. Experiments demonstrate the effectiveness of our proposed R2GConv in natural image classification tasks, and SBDet achieves excellent performance in object detection tasks with improved generalization capabilities and robustness.
• Abstract（参考訳）: GConv(Group Equivariant Convolution)の導入は、モデルに視覚データに隠された対称性を探索する権限を与え、パフォーマンスを向上させる。 しかし、現実のシナリオでは、オブジェクトやシーンは対称系の摂動、特に対称構造からの逸脱を示すことが多く、対称性群(シンメトリーブレーキング)と呼ばれる非自明な作用によって特徴づけられる。 従来のGConv法は群空間の厳密な操作規則によって制限されており、有限群変換の下では特徴が厳密に同変であることを保証するだけであり、シンメトリー・ブレーキングや非剛体変換に適応することが困難である。 これに触発されて、我々は定義した緩和回転-同変群 $\mathbf{R}_4$ を持つ新しい緩和回転 GConv (R2GConv) を導入する。 さらに,Relaxed Rotation-Equivariant Network (R2Net) をバックボーンとして提案し,その上に構築された2次元オブジェクト検出のためのSBDet(Symmetry-Breaking Object Detector)を開発した。 自然画像分類タスクにおいて提案したR2GConvの有効性を実証し、SBDetは一般化能力とロバスト性を改善したオブジェクト検出タスクにおいて優れた性能を実現する。

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