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Floating Waste Discovery by Request via Object-Centric Learning

Computers, Materials & Continua 2024年第7期80卷 1407-1424页

作者： Bingfei Fu School of Computer Science Fudan UniversityShanghai200438China

Discovering floating wastes,especially bottles on water,is a crucial research problem in environmental ***,real-world applications often face challenges such as interference from irrelevant objects and the high cost associated with data ***,devising algorithms capable of accurately localizing specific objects within a scene in scenarios where annotated data is limited remains a formidable *** solve this problem,this paper proposes an object discovery by request problem setting and a corresponding algorithmic *** proposed problem setting aims to identify specified objects in scenes,and the associated algorithmic framework comprises pseudo data generation and object discovery by request ***-data generation generates images resembling natural scenes through various data augmentation rules,using a small number of object samples and scene *** network structure of object discovery by request utilizes the pre-trained Vision Transformer(ViT)model as the backbone,employs object-centric methods to learn the latent representations of foreground objects,and applies patch-level reconstruction constraints to the *** the validation phase,we use the generated pseudo datasets as training sets and evaluate the performance of our model on the original test *** have proved that our method achieves state-of-the-art performance on Unmanned Aerial Vehicles-Bottle Detection(UAV-BD)dataset and self-constructed dataset Bottle,especially in multi-object scenarios.

关键词： Unsupervised object discovery object-centric learning pseudo data generation real-world object discovery by request

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