論文の概要: A Self-Supervised Approach for Enhanced Feature Representations in Object Detection Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16322v1
- Date: Wed, 18 Feb 2026 10:02:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.570046
- Title: A Self-Supervised Approach for Enhanced Feature Representations in Object Detection Tasks
- Title（参考訳）: 物体検出作業における特徴表現強化のための自己監督的アプローチ
- Authors: Santiago C. Vilabella, Pablo Pérez-Núñez, Beatriz Remeseiro,
- Abstract要約: 本研究は,特徴抽出器の強化により,この課題を大幅に軽減できることを実証することを目的としている。
我々は、ImageNetで事前訓練された最先端機能抽出器より優れたラベル付きデータに基づいて訓練されたモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the fast-evolving field of artificial intelligence, where models are increasingly growing in complexity and size, the availability of labeled data for training deep learning models has become a significant challenge. Addressing complex problems like object detection demands considerable time and resources for data labeling to achieve meaningful results. For companies developing such applications, this entails extensive investment in highly skilled personnel or costly outsourcing. This research work aims to demonstrate that enhancing feature extractors can substantially alleviate this challenge, enabling models to learn more effective representations with less labeled data. Utilizing a self-supervised learning strategy, we present a model trained on unlabeled data that outperforms state-of-the-art feature extractors pre-trained on ImageNet and particularly designed for object detection tasks. Moreover, the results demonstrate that our approach encourages the model to focus on the most relevant aspects of an object, thus achieving better feature representations and, therefore, reinforcing its reliability and robustness.
- Abstract（参考訳）: モデルが複雑さとサイズを増しつつある人工知能の急速に発展する分野では、ディープラーニングモデルをトレーニングするためのラベル付きデータの利用が大きな課題となっている。
オブジェクト検出のような複雑な問題に対処するには、意味のある結果を得るためには、データラベリングにかなりの時間とリソースが必要である。
このようなアプリケーションを開発する企業にとって、これは高度な人材やコストのかかるアウトソーシングに多大な投資を必要とする。
この研究は、特徴抽出器の強化がこの課題を大幅に軽減し、ラベル付きデータが少ないモデルでより効果的な表現を学習できることを実証することを目的としている。
自己教師付き学習戦略を用いることで、ImageNetで事前訓練された、特にオブジェクト検出タスクのために設計された、最先端の機能抽出器より優れたラベル付きデータに基づいて訓練されたモデルを提示する。
さらに,本手法は,オブジェクトの最も関連性の高い側面に焦点を合わせ,より優れた特徴表現を実現し,信頼性とロバスト性の強化を図っている。
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