- …
- …
#345
summarized by : Shintaro Yamamoto
どんな論文か？
クエリ画像を1枚与えることで学習時には登場しないクラスの物体検出を行うone-shot object detectionに関する研究．実際には同じ物体でも色や形が異なる場合があるため，見た目のバリエーションに対応するための手法を提案する．
新規性
Multi-head co-attention(MCA)により，目標画像とクエリ画像間を様々な特徴によって対応付けする．Adaptive image transformer(AIT)は，目標画像の特徴量を変換することでクエリ画像とのマッチングをしやすくする．Selective channel attention(SCA)は，特徴マップの重要なチャンネルを強調する．
結果
PASCAL-VOCにおいて63.8mAPから72.2mAPに，MS-COCOにおいて22.0AP50から24.3AP50に性能を向上．
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …