論文の概要: Incremental Object Detection with CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08815v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 01:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 14:42:38.303328
• Title: Incremental Object Detection with CLIP
• Title（参考訳）: CLIPによるインクリメンタルオブジェクト検出
• Authors: Yupeng He, Ziyue Huang, Qingjie Liu, Yunhong Wang
• Abstract要約: インクリメンタルな検出タスクでは、インクリメンタルな分類タスクとは異なり、ラベル付きバウンディングボックスが異なるため、データのあいまいさが存在する。 本稿では,CLIPなどの言語視覚モデルを用いて,異なるクラスセットに対するテキスト特徴埋め込みを生成することを提案する。 次に、学習段階の未使用の新規クラスを置き換えるために、幅広いクラスを使用し、実際の段階的なシナリオをシミュレートします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.85017351940035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the incremental detection task, unlike the incremental classification task, data ambiguity exists due to the possibility of an image having different labeled bounding boxes in multiple continuous learning stages. This phenomenon often impairs the model's ability to learn new classes. However, the forward compatibility of the model is less considered in existing work, which hinders the model's suitability for incremental learning. To overcome this obstacle, we propose to use a language-visual model such as CLIP to generate text feature embeddings for different class sets, which enhances the feature space globally. We then employ the broad classes to replace the unavailable novel classes in the early learning stage to simulate the actual incremental scenario. Finally, we use the CLIP image encoder to identify potential objects in the proposals, which are classified into the background by the model. We modify the background labels of those proposals to known classes and add the boxes to the training set to alleviate the problem of data ambiguity. We evaluate our approach on various incremental learning settings on the PASCAL VOC 2007 dataset, and our approach outperforms state-of-the-art methods, particularly for the new classes.
• Abstract（参考訳）: 漸進的検出タスクでは、インクリメンタルな分類タスクとは異なり、複数の連続的な学習段階においてラベル付き境界ボックスが異なるイメージが存在するため、データのあいまいさが存在する。 この現象は、しばしばモデルが新しいクラスを学ぶ能力を妨げる。 しかし、モデルの前方互換性は既存の作業では考慮されていないため、漸進的な学習に対するモデルの適合性を妨げている。 この課題を克服するために,クリップなどの言語-視覚モデルを用いて,異なるクラス集合に対するテキスト特徴埋め込みを生成することを提案する。 次に,未使用の新規クラスを早期学習段階に置き換え,実際のインクリメンタルシナリオをシミュレートするために,幅広いクラスを採用する。 最後に、CLIP画像エンコーダを用いて、提案の潜在的なオブジェクトを特定し、モデルによって背景に分類する。 これらの提案の背景ラベルを既知のクラスに修正し、トレーニングセットにボックスを追加して、データのあいまいさを軽減します。 我々は,PASCAL VOC 2007データセットの様々な漸進的学習設定に対するアプローチを評価し,そのアプローチは,特に新しいクラスにおいて最先端の手法よりも優れていることを示した。

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