論文の概要: P$^3$OVD: Fine-grained Visual-Text Prompt-Driven Self-Training for Open-Vocabulary Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00849v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 03:38:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 13:30:27.785197
• Title: P$^3$OVD: Fine-grained Visual-Text Prompt-Driven Self-Training for Open-Vocabulary Object Detection
• Title（参考訳）: p$^3$ovd:open-vocabulary object detectionのための視覚的テキストプロンプト駆動自己学習
• Authors: Yanxin Long, Jianhua Han, Runhui Huang, Xu Hang, Yi Zhu, Chunjing Xu, Xiaodan Liang
• Abstract要約: 本稿では、より強力な微粒化アライメントにより、現在の自己学習パラダイムを強化するための微粒化ビジュアルテキストプロンプトステージを提案する。 実験の結果,COCO の未確認クラスでは,31.5% mAP など,オープン語彙オブジェクト検出の最先端性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.39089806069707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspired by the success of visual-language methods (VLMs) in zero-shot classification, recent works attempt to extend this line of work into object detection by leveraging the localization ability of pre-trained VLMs and generating pseudo labels for unseen classes in a self-training manner. However, since the current VLMs are usually pre-trained with aligning sentence embedding with global image embedding, the direct use of them lacks fine-grained alignment for object instances, which is the core of detection. In this paper, we propose a simple but effective Pretrain-adaPt-Pseudo labeling paradigm for Open-Vocabulary Detection (P$^3$OVD) that introduces a fine-grained visual-text prompt adapting stage to enhance the current self-training paradigm with a more powerful fine-grained alignment. During the adapting stage, we enable VLM to obtain fine-grained alignment by using learnable text prompts to resolve an auxiliary dense pixel-wise prediction task. Furthermore, we propose a visual prompt module to provide the prior task information (i.e., the categories need to be predicted) for the vision branch to better adapt the pretrained VLM to the downstream tasks. Experiments show that our method achieves the state-of-the-art performance for open-vocabulary object detection, e.g., 31.5% mAP on unseen classes of COCO.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット分類における視覚言語手法(VLM)の成功に触発された最近の研究は、事前学習されたVLMのローカライゼーション能力を活用して、未確認クラスの擬似ラベルを自己学習的に生成することにより、オブジェクト検出にこの線を拡張しようとしている。 しかしながら、現在のVLMは、通常、グローバルな画像埋め込みと整列した文の埋め込みで事前訓練されているため、それらを直接使用するには、検出のコアであるオブジェクトインスタンスの微粒なアライメントが欠如している。 本稿では,オープン語彙検出のための簡易かつ効果的なPretrain-adaPt-Pseudoラベリングパラダイム(P$^3$OVD)を提案する。 適応段階では、学習可能なテキストプロンプトを用いて細粒度アライメントを可能とし、補助的なピクセルワイズ予測タスクを解決する。 さらに,事前に訓練したVLMを下流タスクに適応させるために,視覚枝に対して事前のタスク情報(つまり,カテゴリを予測する必要がある)を提供する視覚プロンプトモジュールを提案する。 実験の結果,COCOの未確認クラスでは,31.5% mAPなど,オープン語彙オブジェクト検出の最先端性能が得られた。

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