論文の概要: PromptDet: Expand Your Detector Vocabulary with Uncurated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16513v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 17:50:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 15:43:24.812162
• Title: PromptDet: Expand Your Detector Vocabulary with Uncurated Images
• Title（参考訳）: PromptDet:不正確な画像で検出語彙を広げる
• Authors: Chengjian Feng, Yujie Zhong, Zequn Jie, Xiangxiang Chu, Haibing Ren, Xiaolin Wei, Weidi Xie, Lin Ma
• Abstract要約: この作業の目的は、ゼロマニュアルアノテーションを使用して、新しい/見えないカテゴリに向けてオブジェクト検出器を拡張するスケーラブルなパイプラインを確立することである。 本稿では,事前学習された視覚言語モデルのテキストエンコーダから生成された分類器を用いて,各ボックスの提案を分類する2段階のオープン語彙オブジェクト検出器を提案する。 より広い範囲のオブジェクトを検出するための学習手順をスケールアップするために、利用可能なオンラインリソースを活用し、プロンプトを反復的に更新し、その後、ノイズの多い未修正画像の大規模なコーパス上に生成された擬似ラベルを用いて、提案した検出器を自己学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.600059694034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of this work is to establish a scalable pipeline for expanding an object detector towards novel/unseen categories, using zero manual annotations. To achieve that, we make the following four contributions: (i) in pursuit of generalisation, we propose a two-stage open-vocabulary object detector that categorises each box proposal by a classifier generated from the text encoder of a pre-trained visual-language model; (ii) To pair the visual latent space (from RPN box proposal) with that of the pre-trained text encoder, we propose the idea of regional prompt learning to optimise a couple of learnable prompt vectors, converting the textual embedding space to fit those visually object-centric images; (iii) To scale up the learning procedure towards detecting a wider spectrum of objects, we exploit the available online resource, iteratively updating the prompts, and later self-training the proposed detector with pseudo labels generated on a large corpus of noisy, uncurated web images. The self-trained detector, termed as PromptDet, significantly improves the detection performance on categories for which manual annotations are unavailable or hard to obtain, e.g. rare categories. Finally, (iv) to validate the necessity of our proposed components, we conduct extensive experiments on the challenging LVIS and MS-COCO dataset, showing superior performance over existing approaches with fewer additional training images and zero manual annotations whatsoever. Project page with code: https://fcjian.github.io/promptdet.
• Abstract（参考訳）: この作業の目的は、ゼロマニュアルアノテーションを使用して、新しい/見えないカテゴリに向けてオブジェクト検出器を拡張するスケーラブルなパイプラインを確立することである。 それを達成するために、私たちは以下の4つの貢献をします。 i) 一般化を追求するために,事前学習された視覚言語モデルのテキストエンコーダから生成された分類器により,各ボックスの提案を分類する2段階のオープンボキャブラリー物体検出器を提案する。 (二)事前学習したテキストエンコーダと視覚潜在空間(RPNボックスの提案から)を組み合わせて、学習可能な2つのプロンプトベクトルを最適化し、テキスト埋め込み空間を視覚中心の画像に適合させる地域的プロンプト学習のアイデアを提案する。 3) より広い範囲の物体を検出するための学習手順をスケールアップするために,利用可能なオンラインリソースを活用し,プロンプトを反復的に更新し,その後,ノイズの多い未処理のWeb画像の大規模なコーパス上に生成された擬似ラベルを用いて自己学習する。 自己学習型検出器はprompdetと呼ばれ、手動アノテーションが使用できないカテゴリや入手が難しいカテゴリ、例えばレアカテゴリの検出性能を大幅に向上させる。 最後に (4) 提案するコンポーネントの必要性を検証するため, LVISとMS-COCOデータセットに対する広範な実験を行い, 既存のアプローチよりも優れた性能を示し, 追加のトレーニング画像が少なく, マニュアルアノテーションが全くない。 プロジェクトページとコード: https://fcjian.github.io/promptdet。

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