#360
summarized by : 朝岡忠
OW-DETR: Open-World Detection Transformer
Akshita Gupta; Sanath Narayan; K J Joseph; Salman Khan; Fahad Shahbaz Khan; Mubarak Shah

どんな論文か？

オープンワールド物体検出（OWOD）では，既知物体（教師ラベルのある物体）とともに未知物体（教師ラベルのない物体）も検出する必要がある．OWODのためのTransformerベースのEnd-to-EndなOW-DETRを提案．
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新規性

従来の物体検出器（OWOD問題に非適用）である Deformable DETR を OWOD の問題に対して適用できるように改良．未知物体の検出を可能にするために，①Attention-driven Pseudo-labeling，②Novelty Classification，③Objectness Scoringを導入．

結果

MS-COCOデータセットにおいて，OW-DETRは従来のORE(https://arxiv.org/abs/2103.02603)と比べて未知物体に対するリコール率を1.8%から3.3%向上．既知物体に対するmAPも大幅に向上．

その他（なぜ通ったか？等）

https://github.com/akshitac8/OW-DETR

このページで利用されている画像は論文から引用しています．