論文の概要: Toward Open Vocabulary Aerial Object Detection with CLIP-Activated Student-Teacher Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11646v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 13:42:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:58:23.349220
• Title: Toward Open Vocabulary Aerial Object Detection with CLIP-Activated Student-Teacher Learning
• Title（参考訳）: CLIPアクティベートによるオープンボキャブラリ空中物体検出に向けて 学生教師の学習
• Authors: Yan Li, Weiwei Guo, Xue Yang, Ning Liao, Dunyun He, Jiaqi Zhou, Wenxian Yu
• Abstract要約: 本稿では,CLIP-activated students-Teacher Open-vocabulary Object DetectionフレームワークであるCastDetを提案する。 我々のアプローチは、新しいオブジェクトの提案だけでなく、分類も促進します。 実験の結果,CastDetはより優れた開語彙検出性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.35268391981271
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An increasingly massive number of remote-sensing images spurs the development of extensible object detectors that can detect objects beyond training categories without costly collecting new labeled data. In this paper, we aim to develop open-vocabulary object detection (OVD) technique in aerial images that scales up object vocabulary size beyond training data. The fundamental challenges hinder open vocabulary object detection performance: the qualities of the class-agnostic region proposals and the pseudo-labels that can generalize well to novel object categories. To simultaneously generate high-quality proposals and pseudo-labels, we propose CastDet, a CLIP-activated student-teacher open-vocabulary object Detection framework. Our end-to-end framework following the student-teacher self-learning mechanism employs the RemoteCLIP model as an extra omniscient teacher with rich knowledge. By doing so, our approach boosts not only novel object proposals but also classification. Furthermore, we devise a dynamic label queue strategy to maintain high-quality pseudo labels during batch training. We conduct extensive experiments on multiple existing aerial object detection datasets, which are set up for the OVD task. Experimental results demonstrate our CastDet achieving superior open-vocabulary detection performance, e.g., reaching 40.5\% mAP, which outperforms previous methods Detic/ViLD by 23.7%/14.9% on the VisDroneZSD dataset. To our best knowledge, this is the first work to apply and develop the open-vocabulary object detection technique for aerial images.
• Abstract（参考訳）: 膨大な量のリモートセンシング画像が、新たなラベル付きデータを集めることなく、トレーニングカテゴリを超えてオブジェクトを検出する拡張可能なオブジェクト検出器の開発を加速させる。 本稿では,訓練データを超えるオブジェクトの語彙サイズを拡大する空画像におけるOVD(Open-vocabulary Object Detection)手法を提案する。 オープンな語彙的オブジェクト検出性能を阻害する根本的な課題は、クラスに依存しない領域の提案と、新しいオブジェクトカテゴリによく適応できる擬似ラベルの質である。 高品質な提案と擬似ラベルを同時に生成するために,CLIPをベースとしたオープン語彙オブジェクト検出フレームワークであるCastDetを提案する。 学生-教師の自己学習メカニズムに従うエンドツーエンドのフレームワークは、RemoteCLIPモデルを用いて、豊富な知識を持つ全能教師として活用する。 このアプローチは、新しいオブジェクトの提案だけでなく、分類も促進します。 さらに、バッチトレーニング中に高品質な擬似ラベルを維持するための動的ラベル待ち行列戦略を考案する。 我々は、OVDタスク用に設定された複数の既存の空中物体検出データセットについて広範な実験を行う。 実験の結果、VesDroneZSDデータセットでは、Detic/ViLDを23.7%/14.9%上回る40.5\% mAPに達した。 我々の知る限り、これは航空画像にオープン語彙オブジェクト検出技術を適用し、開発する最初の試みである。

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