論文の概要: Multi-Task Learning with Multi-Annotation Triplet Loss for Improved Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08054v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 18:20:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 00:42:01.675269
• Title: Multi-Task Learning with Multi-Annotation Triplet Loss for Improved Object Detection
• Title（参考訳）: オブジェクト検出改善のためのマルチアノテーショントリプレット損失を用いたマルチタスク学習
• Authors: Meilun Zhou, Aditya Dutt, Alina Zare,
• Abstract要約: Tripletの損失は伝統的にクラスラベルのみに依存しており、複数のアノテーションが利用できるマルチタスクシナリオで利用可能なすべての情報を使用しない。 本稿では,損失定式化におけるクラスラベルとともにボックス情報のバウンディングなどのアノテーションを付加することにより,三重項損失を拡大するマルチトリプレットロスフレームワークを提案する。 空中野生生物画像データセットの実験により、MATLは分類と局所化の両方において従来の三重項損失よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1840702471164477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Triplet loss traditionally relies only on class labels and does not use all available information in multi-task scenarios where multiple types of annotations are available. This paper introduces a Multi-Annotation Triplet Loss (MATL) framework that extends triplet loss by incorporating additional annotations, such as bounding box information, alongside class labels in the loss formulation. By using these complementary annotations, MATL improves multi-task learning for tasks requiring both classification and localization. Experiments on an aerial wildlife imagery dataset demonstrate that MATL outperforms conventional triplet loss in both classification and localization. These findings highlight the benefit of using all available annotations for triplet loss in multi-task learning frameworks.
• Abstract（参考訳）: Tripletの損失は伝統的にクラスラベルのみに依存しており、複数のアノテーションが利用できるマルチタスクシナリオで利用可能なすべての情報を使用しない。 本稿では,マルチアノテーショントリプルト・ロス(MATL)フレームワークを提案する。このフレームワークは,損失の定式化において,クラスラベルとともにボックス情報などの付加アノテーションを組み込むことにより,トリプルト・ロスを拡張する。 これらの補完アノテーションを使用することで、MATLは分類とローカライゼーションの両方を必要とするタスクのマルチタスク学習を改善する。 空中野生生物画像データセットの実験により、MATLは分類と局所化の両方において従来の三重項損失よりも優れていることが示された。 これらの知見は、マルチタスク学習フレームワークで利用可能なアノテーションをすべて三重項損失に使用する利点を浮き彫りにした。

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