HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

اكتشاف الكائنات برقابة ضعيفة عبر المجالات من خلال التكيف التدريجي بين المجالات

Naoto Inoue; Ryosuke Furuta; Toshihiko Yamasaki; Kiyoharu Aizawa
اكتشاف الكائنات برقابة ضعيفة عبر المجالات من خلال التكيف التدريجي بين المجالات
الملخص

هل يمكننا الكشف عن الأشياء الشائعة في مجموعة متنوعة من مجالات الصور دون الحاجة إلى تسميات على مستوى الحالة؟ في هذا البحث، نقدم إطارًا لمهمة جديدة، وهي الكشف عن الأشياء تحت الإشراف الضعيف عبر المجالات، والتي تعالج هذا السؤال. لدينا صور مع تسميات على مستوى الحالة في مجال المصدر (مثل الصورة الطبيعية) وصور مع تسميات على مستوى الصورة في المجال المستهدف (مثل الرسوم المائية). بالإضافة إلى ذلك، تكون الفئات المراد كشفها في المجال المستهدف كلها أو جزءًا من تلك الموجودة في مجال المصدر. بدءًا من كاشف أشياء مُشرف عليه بالكامل، والذي تم تدريبه مسبقًا على مجال المصدر، نقترح تقنية التكيف بين المجالات تدريجيًا بخطوتين من خلال ضبط الكاشف على نوعين من العينات التي تم إنشاؤها بشكل اصطناعي وتلقائي. قمنا باختبار طرقنا على قواعد بيانات جديدة جمعناها وتحتوي على ثلاثة مجالات صورية، وحققنا تحسنًا بنسبة حوالي 5 إلى 20 نقطة مئوية فيما يتعلق بدقة الوسط المتوسطة (mAP) مقارنة بأفضل النماذج الأساسية.

اكتشاف الكائنات برقابة ضعيفة عبر المجالات من خلال التكيف التدريجي بين المجالات | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI