Enhancing Object Detection with Privileged Information: A Model-Agnostic Teacher-Student Approach

📄 arXiv: 2601.02016v1 📥 PDF

作者: Matthias Bartolo, Dylan Seychell, Gabriel Hili, Matthew Montebello, Carl James Debono, Saviour Formosa, Konstantinos Makantasis

分类: cs.CV, cs.AI, cs.ET, cs.LG

发布日期: 2026-01-05

备注: Code available on GitHub: https://github.com/mbar0075/lupi-for-object-detection

💡 一句话要点

提出利用特权信息的教师-学生方法以提升目标检测性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 目标检测 特权信息学习 教师-学生架构 深度学习 模型无关方法 性能提升 计算效率 资源受限环境

📋 核心要点

  1. 现有目标检测方法在推理阶段无法利用训练期间获得的细粒度信息，导致性能受限。
  2. 论文提出了一种模型无关的教师-学生架构，通过注入特权信息来提升目标检测的准确性和效率。
  3. 实验结果显示，LUPI训练的模型在多个基准上均显著提高了检测准确性，尤其是中大型物体的检测效果。

📝 摘要（中文）

本文探讨了在目标检测中整合特权信息学习（LUPI）范式，以利用训练期间可用但推理时不可用的细粒度描述信息。我们提出了一种通用的、模型无关的方法，通过教师-学生架构将特权信息（如边界框掩码、显著性图和深度线索）注入基于深度学习的目标检测器。实验在五种最先进的目标检测模型和多个公共基准上进行，结果表明，经过LUPI训练的学生模型在检测准确性上显著优于基线模型，且推理复杂度和模型大小没有增加。中等和大型物体的性能提升尤为明显，消融研究表明，教师指导的中间加权能够最佳平衡从特权和标准输入中学习。研究结果确认LUPI框架为在资源受限和实际应用场景中推进目标检测系统提供了有效的策略。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有目标检测方法在推理阶段无法利用训练期间获得的特权信息的问题，导致检测性能受限。

核心思路：通过引入特权信息学习（LUPI）范式，利用教师-学生架构将细粒度信息（如边界框掩码、显著性图和深度线索）注入目标检测模型，从而提升模型的学习效果。

技术框架：整体架构包括教师模型和学生模型，教师模型负责提供特权信息指导，学生模型则在标准输入和特权信息的结合下进行训练。主要模块包括特权信息注入、模型训练和推理阶段。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种通用的、模型无关的方法来整合特权信息，显著提升了目标检测的准确性，而不增加推理复杂度或模型大小。

关键设计：在模型训练中，采用中间加权的教师指导策略，以最佳平衡从特权输入和标准输入中学习，损失函数设计上考虑了特权信息的有效利用。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过LUPI训练的学生模型在多个公共基准上均显著提高了检测准确性，尤其是在中型和大型物体的检测上，准确性提升幅度达到显著水平，且推理复杂度和模型大小保持不变。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括无人机监测、自动驾驶、智能监控等领域，能够在资源受限的环境中有效提升目标检测系统的性能。未来，随着特权信息的进一步挖掘和应用，目标检测技术有望在更广泛的实际场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the integration of the Learning Using Privileged Information (LUPI) paradigm in object detection to exploit fine-grained, descriptive information available during training but not at inference. We introduce a general, model-agnostic methodology for injecting privileged information-such as bounding box masks, saliency maps, and depth cues-into deep learning-based object detectors through a teacher-student architecture. Experiments are conducted across five state-of-the-art object detection models and multiple public benchmarks, including UAV-based litter detection datasets and Pascal VOC 2012, to assess the impact on accuracy, generalization, and computational efficiency. Our results demonstrate that LUPI-trained students consistently outperform their baseline counterparts, achieving significant boosts in detection accuracy with no increase in inference complexity or model size. Performance improvements are especially marked for medium and large objects, while ablation studies reveal that intermediate weighting of teacher guidance optimally balances learning from privileged and standard inputs. The findings affirm that the LUPI framework provides an effective and practical strategy for advancing object detection systems in both resource-constrained and real-world settings.