How do we build a general and broad object detection system? We use all labels of all concepts ever annotated. These labels span diverse datasets with potentially inconsistent taxonomies. In this paper, we present a simple method for training a unified detector on multiple large-scale datasets. We use dataset-specific training protocols and losses, but share a common detection architecture with dataset-specific outputs. We show how to automatically integrate these dataset-specific outputs into a common semantic taxonomy. In contrast to prior work, our approach does not require manual taxonomy reconciliation. Experiments show our learned taxonomy outperforms a expert-designed taxonomy in all datasets. Our multi-dataset detector performs as well as dataset-specific models on each training domain, and can generalize to new unseen dataset without fine-tuning on them. Code is available at https://github.com/xingyizhou/UniDet.


翻译:我们如何构建一个通用和宽度天体探测系统? 我们如何构建一个通用和宽度天体探测系统? 我们使用所有被附加说明的所有概念的所有标签。 这些标签覆盖了不同数据集, 可能存在不一致的分类。 在本文中, 我们提出了一个简单的方法, 用于培训一个统一的探测器, 有关多个大型数据集。 我们使用特定数据集的培训协议和损失, 但使用特定数据集的具体产出共享一个共同的检测架构 。 我们展示了如何将这些数据集的具体产出自动整合到一个共同的语义分类分类学中。 与以往的工作不同, 我们的方法并不需要手动的分类调和。 实验显示我们所学的分类学超越了所有数据集中专家设计的分类学。 我们的多数据集检测器和每个培训领域的特定数据集模型运行, 并且可以在不对其进行微调的情况下普及新的不可见数据集。 代码可在 https://github.com/xingyyuzhou/UniDet上查阅 。

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分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法,可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年,已经证明,可以使用人工构建的分类法(例如像WordNet这样的计算词典的分类法)来改进和重组Wikipedia类别分类法。 从广义上讲,分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案,例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子,例如,“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”;但是对某些人而言,这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组,或者是按字母顺序排列的列表;但是在这里,术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中,分类法被认为比本体论窄,因为本体论应用了各种各样的关系类型。 在数学上,分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类,即根节点。此根下的节点是更具体的分类,适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。

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