| Texto completo | |
| Autor(es): |
Blanger, Leonardo
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Hirata, Nina S. T.
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Jiang, Xiaoyi
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IEEE Comp Soc
Número total de Autores: 4
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 2021 34TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI 2021); v. N/A, p. 8-pg., 2021-01-01. |
| Resumo | |
We address the problem of training Object Detection models using significantly less bounding box annotated images. For that, we take advantage of cheaper and more abundant image classification data. Our proposal consists in automatically generating artificial detection samples, with no need of expensive detection level supervision, using images with classification labels only. We also detail a pretraining initialization strategy for detection architectures using these artificially synthesized samples, before finetuning on real detection data, and experimentally show how this consistently leads to more data efficient models. With the proposed approach, we were able to effectively use only classification data to improve results on the harder and more supervision hungry object detection problem. We achieve results equivalent to those of the full data scenario using only a small fraction of the original detection data for Face, Bird, and Car detection. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 18/00390-7 - Detecção de códigos QR usando modelos de aprendizado profundo |
| Beneficiário: | Leonardo Blanger |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Processo FAPESP: | 15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento |
| Beneficiário: | Roberto Marcondes Cesar Junior |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 17/25835-9 - Interpretação de imagens e de modelos de aprendizado profundos |
| Beneficiário: | Nina Sumiko Tomita Hirata |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE |
| Processo FAPESP: | 19/17312-1 - Aprendizado adversarial de políticas de aumentação de imagens para detecção de objetos |
| Beneficiário: | Leonardo Blanger |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado |