微調整のないワンショット物体検出【JST・京大機械翻訳】

Li Xiang; Zhang Lin; Chen Yau Pun; Tai Yu-Wing; Tang Chi-Keung

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201659888610 整理番号：22P0144591

微調整のないワンショット物体検出【JST・京大機械翻訳】

One-Shot Object Detection without Fine-Tuning

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発行年： 2020年05月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深層学習は大規模データセットにより物体検出を革命化してきたが,それらのオブジェクトカテゴリーはまだ非常に限られている。本論文では,1ショットオブジェクト検出問題に対処することにより,そのようなカテゴリーを豊かにすることを試みた。第一段階Matching-FCOSネットワークと第2段階構造-Aware関係モジュールから成る2段階モデルを導入し,その組合せはアンカーフリー高速R-CNNスタイル検出パイプラインとメトリック学習を統合し,最終的にサポート画像に微調整する必要がある。また,検出性能を効果的に改善する新しい訓練戦略を提案した。広範な定量的および定性的評価を行い,著者らの方法は複数のデータセットで一貫して最先端のワンショット性能を超える。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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