라벨이 없는 자기 지도 변환기로 객체 위치 추정

감독 없이 이미지 컬렉션에서 객체를 위치화하는 것은 비용이 많이 드는 주석 작업을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리는 이 문제에 대한 간단한 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 자기 감독 방식으로 사전 학습된 비전 트랜스포머의 활성화 특성을 활용합니다. 우리의 방법인 LOST는 외부 객체 제안이나 이미지 컬렉션 탐색이 필요하지 않습니다. 단일 이미지에서 작동합니다. 그럼에도 불구하고, 우리는 PASCAL VOC 2012 데이터셋에서 최신 객체 발견 방법보다 최대 8 CorLoc 점수를 높였습니다. 또한, 발견된 객체들 위에서 클래스 무관 검출기를 훈련시키면 결과가 추가로 7 점수 상승함을 보여주었습니다. 더불어, 감독되지 않은 객체 발견 작업에서도 유망한 결과를 얻었습니다. 우리의 결과를 재현하기 위한 코드는 https://github.com/valeoai/LOST에서 확인할 수 있습니다.