論文の概要: Incremental Object Detection with CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08815v2
• Date: Wed, 29 May 2024 16:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 02:11:35.621190
• 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: Ziyue Huang, Yupeng He, Qingjie Liu, Yunhong Wang,
• Abstract要約: そこで本研究では,CLIPなどの視覚言語モデルを用いて,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。 次に、段階的なシナリオをシミュレートするために、早期の学習段階において利用できない新しいクラスを置き換えるために、スーパークラスを使用します。 そこで我々は,この微妙に認識された検出ボックスを擬似アノテーションとしてトレーニングプロセスに組み込むことにより,検出性能をさらに向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.478530086163744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In contrast to the incremental classification task, the incremental detection task is characterized by the presence of data ambiguity, as an image may have differently labeled bounding boxes across multiple continuous learning stages. This phenomenon often impairs the model's ability to effectively learn new classes. However, existing research has paid less attention to the forward compatibility of the model, which limits its suitability for incremental learning. To overcome this obstacle, we propose leveraging a visual-language model such as CLIP to generate text feature embeddings for different class sets, which enhances the feature space globally. We then employ super-classes to replace the unavailable novel classes in the early learning stage to simulate the incremental scenario. Finally, we utilize the CLIP image encoder to accurately identify potential objects. We incorporate the finely recognized detection boxes as pseudo-annotations into the training process, thereby further improving the detection performance. We evaluate our approach on various incremental learning settings using the PASCAL VOC 2007 dataset, and our approach outperforms state-of-the-art methods, particularly for recognizing the new classes.
• Abstract（参考訳）: インクリメンタルな分類タスクとは対照的に、インクリメンタルな検出タスクは、複数の連続学習段階にわたって異なるラベル付き境界ボックスを持つことができるため、データのあいまいさの存在によって特徴付けられる。 この現象は、しばしばモデルが新しいクラスを効果的に学習する能力を損なう。 しかし、既存の研究はモデルの前方互換性にはあまり注意を払わず、漸進的な学習に適していることを制限している。 この障害を克服するために、CLIPのような視覚言語モデルを用いて、異なるクラスセットのテキスト特徴埋め込みを生成することを提案する。 次に、段階的なシナリオをシミュレートするために、早期の学習段階において利用できない新しいクラスを置き換えるために、スーパークラスを使用します。 最後に、CLIP画像エンコーダを用いて、潜在的なオブジェクトを正確に識別する。 そこで我々は,この微妙に認識された検出ボックスを擬似アノテーションとしてトレーニングプロセスに組み込むことにより,検出性能をさらに向上させる。 我々は,PASCAL VOC 2007データセットを用いた様々な漸進的な学習環境に対するアプローチを評価し,そのアプローチは,特に新クラスの認識において最先端の手法よりも優れていることを示す。

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