論文の概要: Universal Object Detection with Large Vision Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09408v3
• Date: Thu, 12 Oct 2023 07:55:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 15:27:42.534545
• Title: Universal Object Detection with Large Vision Model
• Title（参考訳）: 大視野モデルを用いたユニバーサル物体検出
• Authors: Feng Lin, Wenze Hu, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Guangming Lu, Fanglin Chen, Yong Xu, Xiaoyu Wang
• Abstract要約: 本研究は,大規模多領域普遍物体検出問題に焦点をあてる。 これらの課題に対処するために,ラベル処理,階層型設計,資源効率のよいモデルトレーニングを提案する。 本手法は,ロバスト・ビジョン・チャレンジ2022のオブジェクト検出トラックにおいて,優れた2位の地位を確保した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.06618136217142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past few years, there has been growing interest in developing a broad, universal, and general-purpose computer vision system. Such systems have the potential to address a wide range of vision tasks simultaneously, without being limited to specific problems or data domains. This universality is crucial for practical, real-world computer vision applications. In this study, our focus is on a specific challenge: the large-scale, multi-domain universal object detection problem, which contributes to the broader goal of achieving a universal vision system. This problem presents several intricate challenges, including cross-dataset category label duplication, label conflicts, and the necessity to handle hierarchical taxonomies. To address these challenges, we introduce our approach to label handling, hierarchy-aware loss design, and resource-efficient model training utilizing a pre-trained large vision model. Our method has demonstrated remarkable performance, securing a prestigious second-place ranking in the object detection track of the Robust Vision Challenge 2022 (RVC 2022) on a million-scale cross-dataset object detection benchmark. We believe that our comprehensive study will serve as a valuable reference and offer an alternative approach for addressing similar challenges within the computer vision community. The source code for our work is openly available at https://github.com/linfeng93/Large-UniDet.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、広範で普遍的で汎用的なコンピュータビジョンシステムの開発への関心が高まっている。 このようなシステムには、特定の問題やデータドメインに制限されることなく、幅広いビジョンタスクを同時に処理する能力がある。 この普遍性は現実のコンピュータビジョンアプリケーションにとって不可欠である。 本研究では,大規模で多領域の普遍的物体検出問題に焦点をあて,普遍的視覚システムの実現というより広い目標に寄与する。 この問題は、クロスデータセットのカテゴリラベルの重複、ラベルの競合、階層的な分類を扱う必要性など、いくつかの複雑な課題を示している。 これらの課題に対処するため,我々は,ラベル処理,階層認識損失設計,および事前学習された大規模ビジョンモデルを用いたリソース効率の高いモデルトレーニングへのアプローチを紹介する。 提案手法は,ロバスト・ビジョン・チャレンジ2022(RVC 2022)のオブジェクト検出トラックにおいて,100万スケールのクロスデータセット・オブジェクト検出ベンチマークにおいて,上位2位を確保した。 私たちの包括的な研究は貴重な参照となり、コンピュータビジョンコミュニティにおける同様の課題に対処するための別のアプローチを提供すると信じています。 私たちの作業のソースコードはhttps://github.com/linfeng93/Large-UniDet.comで公開されています。

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