| 講演名 | 2021-12-16 Unsupervised Logo Detection Using Adversarial Learning from Synthetic to Real Images ジェン ラフル コマル(立命館大), 佐藤 貴浩(tiwaki), 綿末 太郎(tiwaki), 中川 智博(tiwaki), 岩本 祐太郎(立命館大), 阮 翔(tiwaki), 陳 延偉(立命館大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Most of the existing deep learning based logo detection methods typically use a large amount of annotated training data, assuming that the training and test data belong to the same data distribution. Synthesized training images with automatically generated object-level annotations can be a solution to avoid the labor-intensive and time-consuming object annotation task. However, real-world problems limit this assumption and object detectors face domain-shift problems resulting in performance degradation. Here, we address the domain-shift problem in the field of logo detection from synthetic to real images. In this paper, to align the domain gap from synthetic to real image, we propose to use entropy minimization of mid-level output feature maps. We also synthesize training images using various data augmentation methods to perform experiments. Our experiments show that our proposed method improves performance by around 4% mAP compared to direct transfer from source to target domain (synthetic-to-real images) without any labeling cost and increasing network parameters. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Unsupervised Domain AdaptationAdversarial LearningAnchorless Object DetectorsEntropy Minimization |
| 資料番号 | PRMU2021-31 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2021/12/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 時系列・因果推論・異常検知 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 岩村 雅一(阪府大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
| 副委員長氏名（英） | Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) |
| 幹事氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unsupervised Logo Detection Using Adversarial Learning from Synthetic to Real Images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Unsupervised Domain AdaptationAdversarial LearningAnchorless Object DetectorsEntropy Minimization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | ジェン ラフル コマル / Rahul Kumar Jain |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐藤 貴浩 / Takahiro Sato |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社 tiwaki(略称：tiwaki) tiwaki Co. Ltd.(略称：tiwaki) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 綿末 太郎 / Taro Watasue |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社 tiwaki(略称：tiwaki) tiwaki Co. Ltd.(略称：tiwaki) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中川 智博 / Tomohiro Nakagawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 株式会社 tiwaki(略称：tiwaki) tiwaki Co. Ltd.(略称：tiwaki) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 岩本 祐太郎 / Yutaro Iwamoto |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 阮 翔 / Xiang Ruan |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 株式会社 tiwaki(略称：tiwaki) tiwaki Co. Ltd.(略称：tiwaki) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 陳 延偉 / Yen-Wei Chen |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-12-16 |
| 資料番号 | PRMU2021-31 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | PRMU-304 |
| ページ範囲 | pp.43-44(PRMU), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |