論文の概要: Object Style Diffusion for Generalized Object Detection in Urban Scene

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13815v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 13:03:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:01.900995
• Title: Object Style Diffusion for Generalized Object Detection in Urban Scene
• Title（参考訳）: 都市景観における汎用物体検出のためのオブジェクトスタイル拡散
• Authors: Hao Li, Xiangyuan Yang, Mengzhu Wang, Long Lan, Ke Liang, Xinwang Liu, Kenli Li,
• Abstract要約: 本稿では,GoDiffという新しい単一ドメインオブジェクト検出一般化手法を提案する。 擬似ターゲットドメインデータとソースドメインデータを統合することで、トレーニングデータセットを多様化する。 実験により,本手法は既存の検出器の一般化能力を高めるだけでなく,他の単一領域一般化手法のプラグ・アンド・プレイ拡張として機能することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.04189353993907
• License:
• Abstract: Object detection is a critical task in computer vision, with applications in various domains such as autonomous driving and urban scene monitoring. However, deep learning-based approaches often demand large volumes of annotated data, which are costly and difficult to acquire, particularly in complex and unpredictable real-world environments. This dependency significantly hampers the generalization capability of existing object detection techniques. To address this issue, we introduce a novel single-domain object detection generalization method, named GoDiff, which leverages a pre-trained model to enhance generalization in unseen domains. Central to our approach is the Pseudo Target Data Generation (PTDG) module, which employs a latent diffusion model to generate pseudo-target domain data that preserves source domain characteristics while introducing stylistic variations. By integrating this pseudo data with source domain data, we diversify the training dataset. Furthermore, we introduce a cross-style instance normalization technique to blend style features from different domains generated by the PTDG module, thereby increasing the detector's robustness. Experimental results demonstrate that our method not only enhances the generalization ability of existing detectors but also functions as a plug-and-play enhancement for other single-domain generalization methods, achieving state-of-the-art performance in autonomous driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 物体検出はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、自律運転や都市環境監視といった様々な分野に応用されている。 しかし、ディープラーニングベースのアプローチでは、特に複雑で予測不可能な実環境において、大量の注釈付きデータを必要とすることが多い。 この依存関係は、既存のオブジェクト検出技術の一般化能力を著しく損なう。 この問題に対処するために,GoDiffと呼ばれる新しい単一ドメインオブジェクト検出一般化手法を導入する。 提案手法の中心はPseudo Target Data Generation (PTDG) モジュールである。このモジュールは遅延拡散モデルを用いて,スタイル変化を導入しながらソースドメイン特性を保存する擬似ターゲットドメインデータを生成する。 この擬似データをソースドメインデータと統合することにより、トレーニングデータセットを多様化する。 さらに、PTDGモジュールによって生成された異なるドメインからスタイル特徴をブレンドするクロススタイルのインスタンス正規化手法を導入し、検出器の堅牢性を高める。 実験により,本手法は既存の検出器の一般化能力を向上するだけでなく,他の単一領域の一般化手法のプラグ・アンド・プレイ・エンハンスメントとして機能し,自律運転シナリオにおける最先端性能を実現していることが示された。

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