Fugu-MT 論文翻訳(概要): From COCO to COCO-FP: A Deep Dive into Background False Positives for COCO Detectors

論文の概要: From COCO to COCO-FP: A Deep Dive into Background False Positives for COCO Detectors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07907v1
Date: Thu, 12 Sep 2024 10:22:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 16:58:31.291932
Title: From COCO to COCO-FP: A Deep Dive into Background False Positives for COCO Detectors
Title（参考訳）: COCOからCOCO-FPへ:COCO検出器のバックグラウンド偽陽性
Authors: Longfei Liu, Wen Guo, Shihua Huang, Cheng Li, Xi Shen,
Abstract要約: 火災や煙の検知における誤報は、現実世界の応用において重要である。 COCO-FPはImageNet-1Kデータセットから派生した新しい評価データセットである。標準および高度な物体検出器の評価は、クローズドセットとオープンセットの両方のシナリオにおいて、かなりの数の偽陽性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.3561487803637
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reducing false positives is essential for enhancing object detector performance, as reflected in the mean Average Precision (mAP) metric. Although object detectors have achieved notable improvements and high mAP scores on the COCO dataset, analysis reveals limited progress in addressing false positives caused by non-target visual clutter-background objects not included in the annotated categories. This issue is particularly critical in real-world applications, such as fire and smoke detection, where minimizing false alarms is crucial. In this study, we introduce COCO-FP, a new evaluation dataset derived from the ImageNet-1K dataset, designed to address this issue. By extending the original COCO validation dataset, COCO-FP specifically assesses object detectors' performance in mitigating background false positives. Our evaluation of both standard and advanced object detectors shows a significant number of false positives in both closed-set and open-set scenarios. For example, the AP50 metric for YOLOv9-E decreases from 72.8 to 65.7 when shifting from COCO to COCO-FP. The dataset is available at https://github.com/COCO-FP/COCO-FP.
Abstract（参考訳）: 偽陽性の低減は、平均精度(mAP)測定値に反映されるように、対象検出器の性能向上に不可欠である。オブジェクト検出器はCOCOデータセットにおいて顕著な改善と高いmAPスコアを達成しているが,非ターゲットの視覚的クラッタ背景オブジェクトがアノテートされたカテゴリに含まれないことによって生じる偽陽性に対処する過程は限定的に進行している。この問題は、火災や煙の検知といった現実世界の応用において特に重要であり、誤報を最小限に抑えることが重要である。本研究では,この問題を解決するために,ImageNet-1Kデータセットから得られた新しい評価データセットであるCOCO-FPを紹介する。元のCOCO検証データセットを拡張することで、COCO-FPは、背景の偽陽性を緩和するオブジェクト検出器のパフォーマンスを特に評価する。標準および高度な物体検出器の評価は、クローズドセットとオープンセットの両方のシナリオにおいて、かなりの数の偽陽性を示す。例えば、YOLOv9-EのAP50測定値は、COCOからCOCO-FPに移行すると72.8から65.7に減少する。データセットはhttps://github.com/COCO-FP/COCO-FPで公開されている。

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