Machine learningDeep learning / NLP / CV
自己教師あり物体検出
自己教師あり物体検出は、ラベルなし画像データを用いて、対照学習やマスク画像モデリングなどのプリテクスチャタスクにより視覚バックボーンを事前学習し、その後、より小さなラベル付きデータセットで検出ヘッドを用いてバックボーンをファインチューニングする手法である。このアプローチは、高価なバウンディングボックスアノテーションへの依存を劇的に低減しつつ、完全教師あり検出の性能に匹敵するかそれに近づく。
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出典
- He, K., Fan, H., Wu, Y., Xie, S., & Girshick, R. (2020). Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 9729–9738. DOI: 10.1109/CVPR42600.2020.00975 ↗
- Caron, M., Touvron, H., Misra, I., Jégou, H., Mairal, J., Bojanowski, P., & Joulin, A. (2021). Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 9650–9660. DOI: 10.1109/ICCV48922.2021.00951 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Pre-training for Object Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/self-supervised-object-detection
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