論文の概要: Re-Scoring Using Image-Language Similarity for Few-Shot Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00278v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 04:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 14:56:19.632888
• Title: Re-Scoring Using Image-Language Similarity for Few-Shot Object Detection
• Title（参考訳）: Few-Shotオブジェクト検出のための画像言語類似性を用いた再構成
• Authors: Min Jae Jung, Seung Dae Han and Joohee Kim
• Abstract要約: ラベルの少ない新規なオブジェクトの検出に焦点をあてるオブジェクト検出は,コミュニティにおいて新たな課題となっている。 近年の研究では、事前訓練されたモデルや修正された損失関数の適応により、性能が向上することが示されている。 我々は、より高速なR-CNNを拡張するFew-shot Object Detection (RISF)のための画像言語類似性を用いた再構成を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0208298639821525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Few-shot object detection, which focuses on detecting novel objects with few labels, is an emerging challenge in the community. Recent studies show that adapting a pre-trained model or modified loss function can improve performance. In this paper, we explore leveraging the power of Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) and hard negative classification loss in low data setting. Specifically, we propose Re-scoring using Image-language Similarity for Few-shot object detection (RISF) which extends Faster R-CNN by introducing Calibration Module using CLIP (CM-CLIP) and Background Negative Re-scale Loss (BNRL). The former adapts CLIP, which performs zero-shot classification, to re-score the classification scores of a detector using image-class similarities, the latter is modified classification loss considering the punishment for fake backgrounds as well as confusing categories on a generalized few-shot object detection dataset. Extensive experiments on MS-COCO and PASCAL VOC show that the proposed RISF substantially outperforms the state-of-the-art approaches. The code will be available.
• Abstract（参考訳）: ラベルの少ない新規なオブジェクトの検出に焦点をあてるオブジェクト検出は,コミュニティにおいて新たな課題となっている。 近年の研究では、事前訓練されたモデルや修正された損失関数の適応により、性能が向上することが示されている。 本稿では,CLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)のパワーと低データセットにおける負の分類損失の活用について検討する。 具体的には、CLIP(CM-CLIP)とBNRL(Back background Negative Re-scale Loss)を用いたキャリブレーションモジュールを導入し、より高速なR-CNNを拡張したFew-shot Object Detection(RISF)のための画像言語類似性を用いた再構成を提案する。 前者はゼロショット分類を行い、画像クラスの類似性を用いて検出器の分類スコアを再スコアリングし、後者は偽の背景に対する罰や一般化された少数ショットオブジェクト検出データセットにおけるカテゴリの混乱を考慮した分類損失を修正する。 MS-COCOとPASCAL VOCの大規模な実験により、提案されたRISFは最先端のアプローチを大幅に上回っていることが示された。 コードは利用可能だ。

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