論文の概要: Open-vocabulary Attribute Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12914v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 12:34:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 14:20:13.909463
• Title: Open-vocabulary Attribute Detection
• Title（参考訳）: open-vocabulary属性検出
• Authors: Mar\'ia A. Bravo, Sudhanshu Mittal, Simon Ging, Thomas Brox
• Abstract要約: 本稿では,Open-Vocabulary Attribute DetectionタスクとOVADベンチマークを紹介する。 新たなタスクとベンチマークの目的は、視覚言語モデルによって学習されたオブジェクトレベルの属性情報を探索することである。 全体として、ベンチマークは14万のアノテーションで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.5017012867974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vision-language modeling has enabled open-vocabulary tasks where predictions can be queried using any text prompt in a zero-shot manner. Existing open-vocabulary tasks focus on object classes, whereas research on object attributes is limited due to the lack of a reliable attribute-focused evaluation benchmark. This paper introduces the Open-Vocabulary Attribute Detection (OVAD) task and the corresponding OVAD benchmark. The objective of the novel task and benchmark is to probe object-level attribute information learned by vision-language models. To this end, we created a clean and densely annotated test set covering 117 attribute classes on the 80 object classes of MS COCO. It includes positive and negative annotations, which enables open-vocabulary evaluation. Overall, the benchmark consists of 1.4 million annotations. For reference, we provide a first baseline method for open-vocabulary attribute detection. Moreover, we demonstrate the benchmark's value by studying the attribute detection performance of several foundation models. Project page https://ovad-benchmark.github.io/
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデリングにより、ゼロショットで任意のテキストプロンプトを使って予測をクエリできるオープン語彙タスクが可能になった。 既存のオープン語彙タスクはオブジェクトクラスにフォーカスするが、オブジェクト属性の研究は信頼性のある属性中心の評価ベンチマークが欠如しているため限られている。 本稿では,Open-Vocabulary Attribute Detection (OVAD)タスクとそれに対応するOVADベンチマークを紹介する。 新しいタスクとベンチマークの目的は、視覚言語モデルによって学習されるオブジェクトレベルの属性情報を調べることである。 この目的のために、MS COCOの80のオブジェクトクラスに117の属性クラスを含むクリーンで高密度な注釈付きテストセットを作成しました。 オープンボキャブラリー評価を可能にする、ポジティブなアノテーションとネガティブなアノテーションが含まれている。 全体として、ベンチマークは140万のアノテーションで構成されている。 参考までに,open-vocabulary属性検出のための最初のベースライン手法を提案する。 さらに,いくつかの基礎モデルの属性検出性能を調べ,ベンチマーク値を示す。 プロジェクトページ https://ovad-benchmark.github.io/

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